PRML上巻勉強会 at 東京大学 資料 第1章前半
- 1. PRML 上巻勉強会 第1章 序論 東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 ウェブ工学研究室 大澤 昇平 [email protected]
- 2. ADGENDA •はじめに •1.1 多項式フィッティング •1.2 確率論 •1.3 モデル選択 1
- 3. ADGENDA •はじめに •1.1 多項式フィッティング •1.2 確率論 •1.3 モデル選択 2
- 17. ADGENDA •はじめに •1.1 多項式フィッティング •1.2 確率論 •1.3 モデル選択 16
- 19. 結合確率
- 20. 周辺確率
- 21. 条件付き確率
- 22. 加法定理 𝐿 𝑝 𝑋 = 𝑥𝑖 = 𝑝(𝑋 = 𝑥 𝑖 , 𝑌 = 𝑦 𝑗 ) 𝑗=1
- 23. 乗法定理 𝑝 𝑋 = 𝑥 𝑖, 𝑌 = 𝑦𝑗 𝑛 𝑖𝑗 𝑛 𝑖𝑗 𝑐 𝑖 = = ∙ = 𝑝 𝑌 = 𝑦 𝑗 𝑋 = 𝑥 𝑖 𝑝(𝑋 = 𝑥 𝑖 ) 𝑁 𝑐𝑖 𝑁
- 25. ベイズの定理 尤度 事前確率 事後確率 正規化係数 事後確率 尤度 × 事前確率
- 27. 分布の変換 変換関数 ヤコビアン
- 37. 最尤推定 • 尤度関数 • 対数尤度 二乗和誤差 を最小化することで、 • 分散の推定 を決定する
- 38. 予測分布
- 39. MAP推定：ベイズへの道 • 事前分布 • 予測誤差 • 正規化最小二乗誤差 Determine by minimizing regularized sum-of-squares error, .
- 40. ベイズ曲線フィッティング • 新たな点xに関する目標値tを、p(t|x,w)をwに対して周辺化するこ とによって求める。 • 予測平均 • 分散行列 • 予測分散 • 基底
- 41. ベイズ予測分布
- 42. ADGENDA •はじめに •1.1 多項式フィッティング •1.2 確率論 •1.3 モデル選択 41