anemptyarchive https://blog.hatena.ne.jp/anemptyarchive/ からっぽのしょこ https://www.anarchive-beta.com/ 攻略ノート 攻略ノート-緑ベイズ入門 パラメータ推定 パラメータ推定-ベイズ推論 確率分布 確率分布-ガウス分布(正規分布) 確率分布-ガウス分布(正規分布)-1次元ガウス分布 Python はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』(MLSシリーズ)の独学時のノートです。各種のモデルやアルゴリズムについて「数式・プログラム・図」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、平均が未知の1次元ガウス分布に対するベイズ推論をPythonでスクラッチ実装します。 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに 3.3.1 1次元ガウス分布のベイズ推論の実装：平均が未知の場合 ベイズ推論の実装 生成分布の設定 データの生成 事前分布の設定 事後分布の計算 予測分… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.anarchive-beta.com%2Fentry%2F2021%2F03%2F16%2F182929" title="【Python】3.3.1：1次元ガウス分布のベイズ推論の実装：平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】 - からっぽのしょこ" 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/a/anemptyarchive/20260118/20260118213003.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-03-16 18:29:29 rich https://www.anarchive-beta.com/entry/2021/03/16/182929 1.0 100%