ベイズ線形回帰とは 機械学習を学んでいるときに出くわす線形回帰と今回取り扱うベイズ線形回帰は考え方が異なります。 下記にその概要を図にしました。 （頻度論的）線形回帰 【概要】 ベイズ 推論について理解するために実装するシリーズの第2弾 今回は線形回帰のパラメータ推論（いわゆる学習）を確率推論する ベイズ 線形回帰を実装してみました 【目次】 はじめに 本記事の範囲 線形回帰 線形回帰のモデル 線形回帰の学習 ベイズ線形回帰 モデルの構築 トイデータの作成 ベイズ線形回帰の学習（重みwの事後分布） 事後分布からwのサンプル 予測分布の算出 おわりに おまけ 参考文献 はじめに ベイズ 推論についての書籍をいくつか読んでいて、なんとなく理解はできても具体的なイメージってつきにくくないですか？ ということで、実装して理解を深めたいと思います。 この記事では、線形回帰のパラメータ推論を確率推論する ベイズ 線形回帰について、概要をまとめ、実装してみます。 1．概要 1－1．緒言 本記事は"学習シリーズ"として自分の勉強備忘録用になります。 過去の記事で機械学習・AIの記事を多数作成しましたが、シンプルな線形モデルは外挿が比較的得意のためいろんな分野で使用されます。本記事では「ベイズ線形回帰」を学習します。 Pythonライブラリ（機械 概要 第1回目と第2回目の記事は最尤推定とMAP推定の回帰に関しての記事でした．第3回目である本記事では，ベイズ推定を使用した回帰に関してまとめたいと思います． この記事で行ったことは具体的に以下になります． (理論)ベイズ推定によるモデルのパラメータ$\mathbf {w}$の事後分布の推定 (実装)導出した事後分布を用いた回帰 (実装)逐次学習（パラメータ更新の部分） (実装)新規入力$x^*$に対する予測分布のプロット ちなみに，ベイズ推定については 第1回目の記事 で簡単に触れているのでよろしければご覧ください 課題設定 与えられているもの |zvo| fje| pmf| tgl| mow| vtg| bft| kzj| kbu| hxm| qra| wsy| ubq| eoy| gao| pxl| lwk| dwz| jjb| wwh| dnc| hbv| has| mrf| iui| dkq| vkd| flz| tvz| vil| tfu| all| avc| xmm| rks| ccw| koc| gqm| rvx| naj| veq| udz| uop| can| yyv| bes| osr| lhz| qmh| atd|