20100615-IBISML-makino

Introduction:
ベイジアン 機 械 学 習 のまとめ
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パラメータ=モデル 仮 説 の「 確 からしさ」を 確 率 分
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布 で x 考 えるx
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ベイズの x x 定 理 で、データからパラメータ x x
x x 分 布 x を 推 x 論
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過 学 習 を 起 こしにくい
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適 切 な prior が 必 要 (モデル 選 択 よりは 簡 単 )
自 x動 モデル x 選 択 とみなすこともできる
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Posterior x 全 体 を 使 xって 予 測 分 x 布 を 作 れる
パラメータ 空 間 の 座 標 の 取 り 方 に 依 存 しない
予 測 の 不 確 かさが 明 示 的 に 表 現 される
学 習 が
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理 論 的
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に、きれいに 記 述 できる
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主 観 的 要 素 (prior) と 推 論 の 分 離
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