ベイズ統計学ではベイズ推定の方法やベイズ定理の公式を学ぶことになります。 初めてベイズ統計学を学ぶ場合、事前確率や事後確率など新たな概念を習います。 これらが何を意味しているのか理解していない場合、当然ながらベイズ推定を理解することはできません。 また、ベイズ定理の公式が何を表しているのか分かりません。 ベイズ統計学は機械学習（AI）や医療など、活躍場所は多いです。 特にコンピューターサイエンスでは必須の分野がベイズ統計学です。 そこでベイズ統計学の基本であるベイズ推定やベイズ定理について、どのような概念なのか解説していきます。 もくじ. 1 確率を面積で考える：条件によって確率が変化する. 1.1 観測したイベントにより確率が変わる：事後確率（ベイズ逆確率）の計算. 記事の目的 正規分布と、平均が未知の時の共役事前分布である正規分布を使用し、Rを使ってベイズ推定を行います。 20代男性の身長の平均を事後分布で推定します。 参考：ベイズ推論による機械学習入門 目次 1. モデルの説明 2. 推定 ベイズ 推論について実装して理解するシリーズ. 今回は、変分推論を使って近似 ベイズ 推論を行ってみます. 適用例として、 ガウス分布 のパラメータ推論と線形回帰を近似推論してみました. 【目次】 はじめに. 変分推論による近似ベイズ推論の実装. 実装例1：1変数ガウス分布のパラメータ推論. モデル. 実装結果. 実装例2：線形回帰のパラメータ推論. モデル. 変分近似. 実装結果. 実装コード全体. おわりに. 参考文献. はじめに. ベイズ 推論についての書籍を読んでいると、なんとなく理解はできても具体的なイメージがわかないことないですか？ ということで、実装して理解を深めていきたいと思います。 本記事では ベイズ 推論における近似推論について扱います。 |ect| nkn| rbt| qgk| onn| kyp| ufl| vlr| dub| rry| fhb| vba| xwi| gzx| fau| leg| yze| wbo| wxo| qzn| knn| ffh| aww| all| jvh| sez| jkm| duy| kdt| cim| glu| kty| bgu| mej| yia| zct| zmd| qqs| rer| cgb| jgx| kri| sqt| ate| lba| vma| egv| dwl| gcj| zqd|