Perspective」第4章を読んだ)の続き。第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここまでベイズ統計の立場から機械学習モデルの解説をしている。次の章は、頻度統計の立場の話だが、そこではなぜ頻度統計ではなくベイジアンの見方を取るべきなのかということが語られている。分かりやすい解説スライドへのリンクを張っておきます。moterech目次は以下の通り。*最初の方はベイズ統計を使って、どのようにモデルを決めていくかといった内容。5.6に経験ベイズの話があり、少し理解しきれていない箇所があるので調べた。以下のページが詳しい。経験ベイズつまりは、事前確率が良く分かっていない状況で、データをもとにして事前確率分布を求めるということだろうか。negativeについてや、ROCカーブなどについて。この辺は適宜必要な時に見返せば良さそう。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ThemeCountry。