機械学習 お勉強用GitHubリポジトリ
『データ解析のための統計モデリング入門』の勉強会をするにあたり、 Pythonで理解していくためにJupyter Notebookで色々書くようのリポジトリを作りました。 ちまちま書いていこうと思います。
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機械学習 PRML1.47～1.49(ガウス分布の性質1) – PRMLで出てくる数式を掘り下げる
本シリーズの一覧はこちら 前回はこちら ガウス分布の性質 今回は、前回導いた（ような気になっている）ガウス分布の性質の解説です。 ガウス分布は下記の式で表されます。 $$ \mathcal{N}(x | \mu, \sigma ^2)=\f...
機械学習 PRML1.46(ガウス分布) – PRMLで出てくる数式を掘り下げる
本シリーズの一覧はこちら 前回はこちら ガウス分布 $$\mathcal{N}(x | \mu, \sigma ^2)=\frac{1}{(2\pi\sigma ^2)^{1/2}}\exp\{-\frac{1}{2\sigma^2}(x-...
機械学習 PRML1.43～1.45(ベイズ確率) – PRMLで出てくる数式を掘り下げる
本シリーズの一覧はこちら 前回はこちら ベイズ確率 $$ p(\boldsymbol{w} | \mathcal{D})=\frac{p(\mathcal{D} | \boldsymbol{w})p(\boldsymbol{w})}{p(\...
機械学習 PRML1.38～1.42(分散) – PRMLで出てくる数式を掘り下げる
本シリーズの一覧はこちら 前回はこちら 分散 分散(variance)は\( var \)と表記します。 $$ var = \mathbb{E}\bigl)^2\bigr] \tag{1.38} $$ 「パターン認識と機械学習 上」 P.1...