保護中: ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理の概要 最適化:Optimization Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.02.25 2021.05.19 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] またカーネル法やガウス過程など、関数空間を直接取り扱って回帰を行う手法も成功を収めている。これらの発展を踏まえてベイズ推論ではよりスケールする方向に関心が移り、ノンパラメトリックベイズやベイジアンノンパラメトリクス等の技術が開発された。しかしながら、これらの推論には膨大な計算リソースが必要で、かつ理論を十分に理解して使いこなす為の敷居は高かった。 […]
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[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「ノンパラメトリックベイズ-点過程と統計的機械学習の数理」より。前回はノンパラメトリックベイズの点過程と統計的機械学習の数理の概要について述べた。今回は確率分布に関する基礎的な知識を整理する。確率分布の関係を示したものは以下のようになる。 […]