からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

2020-02-01から1ヶ月間の記事一覧

『ベイズ推論による機械学習入門』のノート:記事一覧

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」です。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、各節の記事へのリンクページです。 …

3.3.3:1次元ガウス分布の学習と予測の導出:平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.3.2:1次元ガウス分布の学習と予測の導出:精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.3.1:1次元ガウス分布の学習と予測の導出:平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.2.3:ポアソン分布の学習と予測の導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.2.2:カテゴリ分布の学習と予測の導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.2.1:ベルヌーイ分布の学習と予測の導出【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

3.6.6:周辺化ギブスサンプリング/変分ベイズ法の場合【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。基本的な内容は、数式の行間を読んで埋めたものになります。本と併せて読んでください。 この記事では、3.6.6項の周辺化ギブスサンプリングと変分ベイズ法でハイパーパラメータの推…

3.6.4:ニュートン・ラフソン法【白トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデルによる統計的潜在意味解析』の学習時のメモです。基本的な内容は、数式の行間を読んで埋めたものになります。本と併せて読んでください。 この記事では、3.6.4項のLDAのハイパーパラメータをニュートン・ラフソン法を用いて推定す…