mmitou https://blog.hatena.ne.jp/mmitou/ mmitouの日記 https://mmitou.hatenadiary.org/ Haskell 機械学習 PRML PRML3.3.1のパラメータの分布を読んで、パラメータの事後分布計算を実装した。 事前分布、事後分布、尤度関数の関係 観測データが得られた時に、そのデータがパラメータに依存していたとする。 この時、観測データがあるパラメータの条件下で得られる確率はである。 はの値によって変わる関数なので、尤度関数と呼ばれる。 また、パラメータの確率分布が事前分布であり、 観測データが得られた後でわかるパラメータの確からしさは事後分布である。 これら事前分布、事後分布、尤度関数は、ベイズの定理より以下の関係にある。(PRML 1.43式参照) つまり、事後分布 尤度関数 事前分布 である。 尤度関数 観測デー… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmmitou.hatenadiary.org%2Fentry%2F20121118%2F1353220720" title=" パラメータの事後分布計算を実装した - mmitouの日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/mmitou/20121118/20121118153209.png Hatena Blog https://hatena.blog 2012-11-18 15:38:40 rich https://mmitou.hatenadiary.org/entry/20121118/1353220720 1.0 100%