確率空間〜確率過程〜ディリクレ過程(とディリクレ混合分布との関連)までの現状の雑な理解をメモしておく。$\mathscr{F}$はσ集合体であるという制約、$P$にも確率として振る舞うためのいくつか制約がある。P)$で$P$が確率の条件を満たさない測度の場合は測度空間という。P(\{1,2,3,4,5,6\})=1$などと定義できる。X^{-1}$とすると$\mu$は確率測度になる。\{0,1\}\}$となり、例えば$X(\omega)=1$なら$P(X^{-1}(\{1\})=P(\{3,6\}))=1/3$となる。Xの定義域が$\Omega$なのでそういうことはない)$\mu$と$P$を区別せず$P$とひとまとめに書いてしまうのはプログラミングで言うところの関数オーバーロードっぽい感じがする。定義は時間tに沿って複数回事象を観測したものを確率過程という定義。エンジニアを目指す浪人のブログが分かりやすかっった。T}$を確率過程という。\text{Volume\_of}(\cdot)$のことを指している。結局ディリクレ過程が過程と言われる所以は任意の$\mathscr{A}$次元のディリクレ分布を確率過程は生成してくれるということで、$\mathscr{A}$をTとみなせるという話であり、決まった次元のディリクレ分布サイコロを複数回振る、つまりディリクレ分布に従う確率変数の列が出てくるということではない(自分は勘違いしていた)。標本空間$\Omega$は任意の数、任意の形(?)に分割できることが、次元$A$を任意に設定できたりパラメータを自由に変化させられる理由である。測度$\alpha$はパラメータにかかる係数としての効果がある。ところで、ディリクレ混合分布で中華料理店過程を使ってコンピュータ上で任意次元を作れるようにするという話があるが、それはディリクレ過程の定義には含まれない、ということになりそう。自然にディリクレ分布から導出されるように書いてあるが、別のページでは中華料理店過程とピットマン・ヨー過程を並列して書いてあり、ピットマン・ヨー過程については冪乗則に従う異なるものだと書いてある。wikipediaでは関数測度の定義域のことを台と書いている。0\}$とのことで確かに確率0なだけで定義域を非0に絞る必要はないという感想になった。Lippmanの著書。fo...第5章は損失関数について。メモはてなブログをはじめよう!kuyataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。