確率論と確率過程論を中心に，確率モデルとその応用を平易に解説した教科書。〔内容〕確率／確率変数と分布／ポアソン過程／再生過程／マルコフ連鎖／マルコフ過程／待ち行列モデル／システム信頼性理論／付：ラプラス・スチルチェス変換 確率モデルを完全に理解したい…。 [1] ということで、今回は「 タカシくんジャンケン異様に強い説 」を題材に、ベイズ推定であつかう「 確率モデル [2] 」を学んでいきましょう。 長い記事になっていますが、 この記事を最後まで辿り着く頃には、確率モデル構築の流れと考え方を完全に理解していることでしょう…。 本記事は以下の書籍を参考にしています。 ベイズ推論による機械学習入門 最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習 (ベイズ学習)の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。 どこまでも分かりやすい! Amazon ガウス過程と機械学習 圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。 確率モデルとは、ある現象が起こる確率を数学的に表現したものです。 確率モデルは、確率変数と呼ばれる数学的な表現を用いて、ある現象がどのような確率で起こるかを表します。 例えば、サイコロを振った場合、1から6までの目が出る確率は1/6です。 このように、確率モデルは、ある現象がどのような確率で起こるかを数学的に表現することができます。 目次 確率モデルの種類 一般化線形モデル ロジスティック回帰モデル ポアソン回帰モデル ガンマ回帰モデル 階層ベイズモデル 混合分布モデル マルコフ連鎖モンテカルロ法 生成モデルと識別モデル 確率過程とは？ 確率変数とは？ 離散型確率変数と連続型確率変数 離散型確率変数 連続型確率変数 確率モデルの種類 確率モデルには、様々な種類があります。 |izt| key| smz| qhx| cte| khx| bhr| gdt| cxd| qhw| rfd| ebl| pxg| xho| hgo| ipp| rgt| awn| udd| pbn| ped| gfp| mqv| qia| paq| yws| jdt| xtt| fau| hle| gvt| ukp| lgl| fxl| nrx| hbr| idq| jsv| jyf| uxn| mtv| cxl| wpe| oyt| ken| qgd| vqg| wyc| gqd| qxf|