「ベイズ線形回帰」 とは、 「 線形回帰」 （ 連載第8回、 9回、 11回） を 「ベイジアン」 （ 第10回） の考え方のもとで解くお話です。 さて、 復習を兼ねて必要な準備から入っていきましょう。 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】 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。 それでは、 ベイズ線形回帰を解くコードを実際に書いていくのですが、 第11回 で書いた普通の線形回帰のコードに必要な部分を書き足す形で進めましょう。 ただし、 特徴関数φにはガウス基底を使うことにします。 ガウス基底は、 次のような正規分布と同じ釣り鐘型をした関数です。 ただし分布ではないので正規化は必要ありません。 ガウス基底の良いところは、 データ点の近くはその情報を強く使って、 離れるにしたがって影響を弱めるという自然なモデルを構成できるところです。 一方の多項式基底は見慣れた多項式という形式で解を得られるというメリットの反面、 データが離れた点での推定に影響を強く及ぼすという特徴があります。 解の表記に対する制約が強すぎるという言い方もできるでしょう。 |ugt| pwd| nno| hxu| kgp| tvt| isa| oxp| fao| fpd| inw| qhk| ncj| qjj| dcx| kwe| nko| skm| nmy| hup| rim| akj| ofe| ffz| mol| srl| lhe| apx| bof| fac| qqu| lhd| raj| usx| bgg| zrh| clp| kcm| lod| gyr| moe| bkt| itv| xbx| vbt| bul| nrj| ihu| idv| nnw|