《コンピュータービジョン：モデル、学習、推論》第4章－確率モデルのフィッティング
4.1 最大尤度法（MLE）－「最も似ているものが最良」
最大尤度法は、観測データを基に、データが最も尤度（発生確率）が高いモデルパラメータを選択する手法です。尤度関数L(θ|X)は、パラメータθを持つときにデータXが観測される確率を表します。MLEの目的は、この尤度関数を最大化し、データを最も良く説明できるθを求める 것입니다。
4.2 最大後覚法（MAP）－「デー ...
6月20日 17:16 投稿
ベイズ推論を用いた株式市場の分析とポートフォリオ最適化
1. ベイズ法の概要
ベイズ法は、データサイエンティストのツールキットにおいて、予測、分類、迷惑メール検出、ランキング、推論など、多様なタスクに適用できる重要な手法です。しかし、ベイズ統計や推論に関する文献の大半は数学的な詳細に重点を置いており、実際的な工学的考慮事項は軽視されがちです。従来のベイズ推論の解説では、まず確率論の章が2〜3章続き、その後 ...
6月10日 20:25 投稿