6個[/box]ここで、演習内容です。title="演習内容"]データの数に応じて、事後分布がどのように変化をするのかを見ていきましょう。[/box]ここで、事後分布を扱う際に、Bernoulli(ベルヌーリ分布)を使用しますので、それについて詳しく解説していきます。どの様なものでしょうか。とる、離散確率分布である。ベルヌーイ分布という名前は、スイスの科学者ヤコブ・ベルヌーイに因んでつけられた名前である。ベルヌーイ分布に従う確率変数とすれば、である。ベルヌーイ分布の確率質量関数は次のように表される。ベルヌーイ分布は、指数分布族である。以下がBernouli分布の式となります。\theta)=\theta^{y}(1-\theta)^{1-y}$$[/box]式について詳しく解説します。分布はコインの表や裏、赤玉か青玉など2者択一の場合に使用する確率分布の事です。0か1の2択を取ります。値によって確率分布が決定します。赤玉を選ぶのか、青玉を選ぶのかというこの問題設定でも利用する事ができます。\theta=0.6)=0.6$$となるわけです。如何でしたでしょうか。今回はベイズ更新を実際に例題を通して学習しました。例題は2者択一の問題であったため、今回はベルヌーリの分布を用いて分布の計算を行いました。参考になれば幸いです。流れについての内容になります。ベイズの定理に関してはこの記事を参照していただければ幸いです。id="9600"]それでは今回のテーマです。ベイズ統計学の流れを身に付けることができる。事後分布を実際に計算する様になることができる。[/box]では早速見ていきましょう。ベイズの定理の復習です。...ベイズ統計学2019/6/8確率分布のまとめ【ベイズ統計学に必要な様々な確率分布】こんにちわ。今回の記事はベイズ統計学では様々な確率分布を用いる場合が多いです。ベイズ統計の理論と方法の基本的内容については以下の記事を参照ください。id="9600"]ベイズ統計の理論の流れと、実際の事後確率の計算方法については以下の記事を参照ください。id="9619"]ベイズ更新を例題を用いて解説している記事は以下を参照ください。id="10669"]そこで、今回のテーマです。...ベイズ統計学2019/5/27ベイズ統計の理論と方法【初心者向け】こんにちわ。今回の記事では、「ベイズ統計学」についての導入に相当する基本的な内容に関して学習します。機械学習にも必要になってくる分野ですので、機械学習やディープラーニング、統計には興味のない方はスルーしてください。き確率)」についてや、「機械学習に必要な確率の基礎(期待値・分散)」についてを学習終えている方に向けた内容となっています。自信のない方はこちらの記事も併せて読んでいただければと思います。都内の研究所で人工知能の研究をしています。産婦人科、プログラミング、機械学習、データサイエンス、ブログ(SEO)が大好きです。2017年度版】お問い合わせ業務依頼やお問い合わせは、『お問い合わせフォーム』からお願いいたします。当サイトは、人の健康に関わる健康食品やサプリメント等のアフィリエイトは行っておりません。そのため、企業様よりご依頼を頂く事もありますが、全てお断りをさせて頂いています。ご理解ご了承を頂けましたら幸いです。無料マガジンで連載を始めました。宜しければフォローをお願いいたします。twitterのfollowもお願いします。AI・プログラミングに関する情報発信をしています。AFFINGER5.。