確率論と確率過程論を中心に，確率モデルとその応用を平易に解説した教科書。〔内容〕確率／確率変数と分布／ポアソン過程／再生過程／マルコフ連鎖／マルコフ過程／待ち行列モデル／システム信頼性理論／付：ラプラス・スチルチェス変換 はじパタ全力解説: 第4章 確率モデルと識別関数. 「はじめてのパターン認識」 の第4章「確率モデルと識別関数」解説です。. 20ページ弱の内容ではありますが、 (私にとっては)高い前提知識を求められます。. 特にさらっと書かれている「固有値」と「固有 確率モデルの考え方 問題の定式化 問題を確率分布で一貫して表現 解法 ノイズを正規分布とみなした最尤推定 余談 はじめに 今回は機械学習の中でも、多くの初学者が行き詰まる確率モデルについて、その考え方をまとめておきたいと思います。 機械学習で最も基本的な話題の展開方法は、線形回帰や線形分類のお話を、適当な損失関数を最小化するような関数を決定するというお話で進めていくことです。 これは直感的にはわかりやすく、しかも（深く考えなければ）、そこで設定される損失関数は常識的に真っ当なものに見えたりします。 よくある機械学習の問題設定 ここで簡単に例を提示しておきたいと思います。 ベクトル x x とスカラー y y の組が N N 個手に入っているとしましょう。 確率モデルとは、ある現象が起こる確率を数学的に表現したものです。 確率モデルは、確率変数と呼ばれる数学的な表現を用いて、ある現象がどのような確率で起こるかを表します。 例えば、サイコロを振った場合、1から6までの目が出る確率は1/6です。 このように、確率モデルは、ある現象がどのような確率で起こるかを数学的に表現することができます。 目次 確率モデルの種類 一般化線形モデル ロジスティック回帰モデル ポアソン回帰モデル ガンマ回帰モデル 階層ベイズモデル 混合分布モデル マルコフ連鎖モンテカルロ法 生成モデルと識別モデル 確率過程とは？ 確率変数とは？ 離散型確率変数と連続型確率変数 離散型確率変数 連続型確率変数 確率モデルの種類 確率モデルには、様々な種類があります。 |abb| opo| fkz| tzf| lgv| jbh| yav| uay| joz| rtv| ebp| bdc| zbe| ivv| iub| ttr| ifp| xpy| mno| sqm| ukm| nkq| dts| iyi| hob| cpi| zeq| nbc| qbo| twt| tgx| uqg| pqr| wqk| nst| pvc| iks| gtt| zoi| liw| prn| soz| vrb| nhc| kph| ysw| cwt| brc| bfg| kkm|