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【第3章線形回帰モデル】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説<3.24>

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。PRML解答/解説の目次もご覧ください。

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。

3.24

3.23とは異なり,積分計算を実行せずにベイズの定理による約分を実行することによりパラメータを消去します。イメージとしては,それぞれの条件付き確率が「(係数)×(〇〇分布)」の形で表されていて,「(〇〇分布)」の部分が約分されると考えるとよいと思います。そのため,「(○○分布)」のパラメータは分子と分母で揃えながら計算しなくてはなりません。

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