robonchu https://blog.hatena.ne.jp/robonchu/ 空飛ぶロボットのつくりかた https://robonchu.hatenablog.com/ Machine Learning パラメトリックモデルの3つのステップ パラメータを含むモデル（数式）を設定する パラメータを評価する 最良の評価を与えるパラメータを決定する ここで、2.においてパラメータを評価する基準として大きく２つある 1つは誤差を定義して誤差を最小にするパラメータを決める トレーニングセットが得られる確率である尤度関数を定義してこれを最大にするようにパラメータを決める 尤度関数（わかりやすい→）： 【統計学】尤度って何？をグラフィカルに説明してみる。 - Qiita ベイズ推定 これらとは異なる新しいパラメータの評価方法 ベイズの定理 考え方：ベイズの定理の基本的な解説 | 高校数学の美しい物語 使い方… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Frobonchu.hatenablog.com%2Fentry%2F2017%2F08%2F16%2F141610" title="機械学習のお勉強（ベイズ推定） - 空飛ぶロボットのつくりかた" 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 2017-08-16 14:16:10 rich https://robonchu.hatenablog.com/entry/2017/08/16/141610 1.0 100%