参考書この記事の目的ベイズ推定について学習し、まとめていきます。ストーリー仕立てで、分かりやすいです。数式ばっか、文字ばっかの本が嫌いな方にオススメです。私は、こんな理由でこの本を選びました。事前情報を活かした推定をする技術それがベイズ推定です。積分したものをベイズ予測分布という。頼らず、実際に調べた結果のみに基づいて、推定をする技術それが最尤推定です。用意して、不確実性を説明しようとする方法を統計的モデリングという。その説明に用いる確率分布をモデルという。原因Xと結果Y条件付き確率は、原因Xで、結果がYの確率である。表記は、$$P(X|Y)$$逆の条件付き確率は、条件付き確率と前提条件の確率の積である。前提条件の確率は、事前分布を用いる。モデル選択いくつか可能性があるモデルの中で適切なものを選ぶことをモデル選択という。予測精度を上げるには、パラメータの数を少なめにする事実(データ)と、事前情報を取り入れ、バランスを取ることを正則化という。事前情報を利用して最尤法とは異なる最適化を実行するスパース性スパースとは、「疎」、「ほとんどない」という意味スパース性を利用した正則化を、スパース正則化というこのスパース正則化はデータが少ない時に非常に有効な方法スパースであるという事前情報を加味して、方程式やニューラルネットワークの重みなどで、重要な要素を見出す技術をスパースモデリングという。Pythonで解くホームデータサイエンス統計学ベイズ推定Summaryβshort某エンジニアデータ解析を勉強しています。AnalysisNotesホーム検索トップサイドバータイトルとURLをコピーしました。