3.2 単純化した例による解説 いままでやっていた例題をもう少し単純化する。 今までは複数の観測点 $ \{x_n\}_{n=1}^N $ における観測値を予測することが目標だった。 今回は観測点をある点に固定し、繰り返し観測値$t$を得るものとする。 ある値を中心に散…

途中の計算式がわからないので補完しながら予習メモ。(といいつつ結構書いてるけど大丈夫なんだろうか...) 3.1 確率モデルの利用 最尤推定法 「あるデータが得られる確率」を設定して、そこから最良のパラメータを決定する。 パラメトリックモデルの3つのス…

# 2.2 オーバーフィッティングの検出輪読で私の番だったので資料ペタり。 Ml4se 2 2_slideshare from 大輔 嶋田

毎週少しずつ読んでいるんですが、なかなか理解が遅いので記事としてまとめてみます。 完全に自分用メモ。 2.1.3 数学徒の小部屋 $$ 誤差 E_D = \dfrac{1}{2} \sum_{n=1}^{N} (\sum_{m'=0}^{M}ω_{m'}x_{n}^{m'} - t_{n})^2 \tag{2.4} $$ ここで(2.4)を最小に…