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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)=\frac{1...

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-\mu...

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(\mat...

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.19スバラシ...

本シリーズの一覧はこちら前回はこちら期待値$$ \mathbb{E} = \sum_xp(x)f(x) \tag{1.33} $$$$ \mathbb{E} = \int p(x)f(x)dx \tag{1.34} $$(「パターン認識と機...