はじめに 授業で勉強したことをまとめていきます。 前回はこちら slimelimestech.hatenablog.com 次回はこちら 目次 はじめに 目次 2. パラメーター推定 2.1 最尤推定 最尤推定量はなぜ良いか 2.2 ベイズ推定 2.3 線型回帰 2.4 MAP推定 2.5 スパース正則化 2…

はじめに 授業の復習用に勉強したことをまとめていきます。 はじめに 1. 機械学習の捉え方 1.1 機械学習の捉え方 データのタイプ 教師ありかなしか プロセスの型 知識表現 潜在表現モデル 学習の目的関数 推定...未知の真の分布を当てる 予測...将来のデータ…

正規分布への最尤推定とは、母集団が正規分布に従うという仮説の下で、標本データをどの正規分布に当てはめるのが一番尤もらしいかを推定する方法です。 平均、分散の正規分布の確率密度関数は、以下で表せます。 なので、データが正規分布に従うと仮定した…