1$となる確率の比を表すので、$s_{n,1}$から$s_{n,K}$までそれぞれが1となる確率の比を求めて、$K$個の値の和が1となるように正規化したものが$\mathbf{s}_n$のサンプリング確率となる。ベイズ推論による機械学習入門』(機械学習スタートアップシリーズ)杉山将監修,講談社,2017年.おわりに明けましておめでとうございます。哀しいかな、他にすることもなかったので元日からブログを更新することになりました。言っても、(去年中に終わらせたかった章なので)ほとんど資料としてできていたものを確認して転載しただけですが。何はともあれ、ブログとしては幸先のいいスタートを切ることになりました。今年もよろしくお願いします。ところで、最後の最後が本に載ってないんですが?自明なんですか?分かりません。MLPシリーズの『ノンパラメトリックベイズ』には最後のところも載ってるようですが、パラパラと見ただけでは分かりませんでした(記号が違ったりするからね)。ここのためだけに買うのは躊躇ったので尻切れトンボです、、が一応これで4章の数式行間埋め編は終了です。幸先よくないですが、今年もこんな感じで発狂しながらも楽しんでやっていきます。【次節の内容】は、ないっ!5.4節のトピックモデルについてはこちらで書いてます。www.anarchive-beta.com2021/04.27:加筆修正しました。『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。00:04何かおかしな内容があれば、ご指摘いただけるととても嬉しいです。【R】円周の作図5.3:正射影ベクトルの導出【『スタンフォード線形代数入門』のノート】スポンサーリンクはてなブログをはじめよう!anemptyarchiveさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。