確率論」よりこの式を導いてみましょう。ベースは式(1.11)(確率の乗法定理)です。$$を代入すると式(1.12)が得られます。このベイズの定理はパターン認識や機械学習において中心的な役割を果たすんだそうです。$$式(1.12)の分母であるp(X)が分子に現れる量で表すことができました。この式の次のPRMLの説明ですが、ベイズの定理の分母は(1.12)式の左辺の条件付き確率をすべてのYについて和を取ったものが1になることを保証するための規格化(正規化)定数とみなすことができる。この一文が全く理解できない。上記説明に式(1.12)の各項を代入してみます。\)について和を取ったものが1になることを保証するための規格化(正規化)定数とみなすことができる。\)で割るということでしょうか。^2)=\frac{...記事を読む[メモ]OpenAIでアルゴリズムトレードのgym環境を構築しているリポジトリここでよく議論されている。メモ最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。メモ最近Python機械学習を読み進めているのですが、その学習メモです。GymでFXのトレーディング環境を構築する2018.12.01追記:こちらで最新の形式に変更していますので合わせてお読みください。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。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。