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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<3.7>

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。

3.7

正則化が約束されている分布では,正則化項を無視して指数の中だけに注目するという手法はよく用います。パラメータ$\boldsymbol{w}$に関して整理して平方完成するという操作は,線形回帰モデルでは嫌と言うほど登場してきます。

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