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【第2章確率分布】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説<2.39>

本記事はPRML「パターン認識と機械学習<上>第7版」(C.M.ビショップ著)の演習問題の基本問題・標準問題を解説したページになります。数式を打ち込む手間が面倒だったので,画像ファイルでアップしています。

また,数学的に厳密な議論はしていません。その代わり,初学者がつまづきやすいポイントを重点的にお伝えしていくつもりです。目次はコチラの記事をご覧ください。

もし間違い等がございましたら,ご指摘いただけますと助かります。

2.39

逐次推定の式が,ベイズ推論によって導出される式としっかり一致することを確認する問題です。逐次推定では「$N-1$回分観測し,$N$回目を計算する」としていたところを,ベイズ推定でも同じように「$N-1$回分を観測したものとして事前分布に組み込み,$N$回目を尤度関数との積によって計算する」というアイディアで導出を進めていきます。

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zuka
京都大学で機械学習を学んでいます。

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