sucrose https://blog.hatena.ne.jp/sucrose/ 唯物是真 @Scaled_Wurm https://sucrose.hatenablog.com/ 機械学習 「パターン認識と機械学習(PRML)」を読むとまず「ベイズ的ってなに？」ていうのでつまづきます． 事前分布を考えてベイズの定理を使えばいいのかと思えば，「もっとベイズ的にすると云々」という文章が登場． 「ベイズ的」ってのは，「すごくベイズ的」だったり，「少しだけベイズ的」だったり度合いのある概念なのかとよくわからなくなります． 個人的な理解を下に書いときます． 以下の3つの違いを把握すればよい．下に行くほどベイズ的． 最尤推定 もっとも尤度の高くなるようなパラメータの推定． MAP推定 最尤推定と違って事前分布を考慮して，事後確率を最大化するパラメータを求める． ベイズ推定 MAP推定は事後確… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fsucrose.hatenablog.com%2Fentry%2F20120410%2Fp1" title="ベイズ的ってなに？ - 唯物是真 @Scaled_Wurm" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://ecx.images-amazon.com/images/I/41SuT13ntAL.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2012-04-10 00:00:00 rich https://sucrose.hatenablog.com/entry/20120410/p1 1.0 100%