kaisk https://blog.hatena.ne.jp/kaisk/ keisukeのブログ https://kaisk.hatenadiary.com/ 統計 訓練標本をとする． はの同時確率， はの事後確率， はの事前確率， はの尤度である． ベイズ推定ではは確率変数なのでモデルも条件付き確率で表される． ，から が得られる． よってであるから，ベイズ予測分布は となる． は， モデルをの事後確率で重みをつけて平均したものと解釈できる． 最尤推定は尤度の最も高くなるパラメータを選ぶが，ベイズ推定では事後確率の高いものを優先しつつ，低いものもある程度考慮にいれる． 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkaisk.hatenadiary.com%2Fentry%2F2014%2F10%2F21%2F160539" title="ベイズ推定(ベイズ予測分布) - keisukeのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2014-10-21 16:05:39 rich https://kaisk.hatenadiary.com/entry/2014/10/21/160539 1.0 100%