20100615-IBISML-makino

Introduction: 機 械 学 習 とベイズ
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非 x ベイジアンの x
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x 考 x え 方 x : x
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複 雑 すぎるモデルを 選 んだのが 原 因
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適 切 な 複 雑 x さのモデルを x 選 ぶべしx
ベイジアンの 考 え 方 :
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Likelihood x x p(D|θ) だけで x 考 x えているのが x 原 因 x
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xPosterior p(θ|D) を x 考 えることが x 重 要 x
そのために 必 要 なのは Prior p(θ)、つまり
「あるパラメータ θ がどれだけ 確 からしいか」
に 関 xする (データ x D 観 測 前 の) 知 x 識 x
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