PRML

機械学習

PRML1.29~1.32(同時分布) – 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同時分布複数の連続変数\( x_1,....,x_D \)があり、この確率変数のグループにたいしてその発生する度合いを記述したものを同時分布といいます。連続変数をまとめてベクトル\( \boldsymbo...
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PRML1.27~1.28(累積分布関数) – 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変数変換$$\begin{align} p_y(y) &= p_x(x)|\frac{dx}{dy}| \\&= p_x(g(y))|g'(y)| \tag{1.27} \end{align}$$「パター...
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PRML1.24~1.26(確率密度) – 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確率密度さて、前回までは離散型確率分布について見てきましが、ここからは連続型確率分布について見ていきます。こちらが確率分布の式です。$$ p(x \in (a,b)) = \int_a^bp(x)dx \...
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PRML1.14~1.23(事後確率) – 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箱に入ったりんごとオレンジの話式1.14からは「パターン認識と機械学習 上」のP.11~P.12で言及した箱に入ったりんごとオレンジの例を使用していますので振り返ってみます。赤と青の2つの箱がある赤の箱に...
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PRML1.12~1.13(ベイズの定理) – 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の定理$$ p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)} \tag{1.12} $$「パターン認識と機械学習 上」P.14「1.2 確率論」よりこの式を導いてみましょう。ベースは式(...