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。 …

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、平均と精度が未知の1次元ガウス分布に対す…

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、精度が未知の1次元ガウス分布に対するベイ…

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…

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、ポアソン分布に対するベイズ推論の数式の…

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、カテゴリ分布に対するベイズ推論の数式の…

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、ベルヌーイ分布に対するベイズ推論の数式…

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…

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…