ベイズ推定 （ベイズすいてい、 英 : Bayesian inference）とは、 ベイズ確率 の考え方に基づき、観測 事象 （観測された事実）から、推定したい事柄（それの起因である原因 事象 ）を、 確率 的な意味で 推論 することを指す。 どちらも英語では Bayesian inference 。 定義を見る限り、ベイズ推論の方が具体的な手順を指していますが、作業としてやることは同じように見受けられます。 もしかするとこの本の著者の方は何か特別な思い入れがあって「ベイズ推論」と呼んでおられるのかもしれませんが、 ここでは「ベイズ推論」と「ベイズ推定」の違いはinferenceの訳し方だけで同義である とみなして話を進めていきます。 「ベイズ推定」の考え方. 2019年4月15日. 本記事は，初学者に向けて「ベイズ推定の基本概念である学習と予測に関して，1次元ガウス分布を利用して解析的な解を求めてみる」という内容になっています。 一見とっつきにくい数式が出てきますが， 利用しているのは単純な考えのみ ですので，身構えずに見ていきましょう。 ★この記事の流れ★. 学習と予測とは？ 解析的に求める流れとは？ スポンサーリンク. 読みたい場所へジャンプ! 学習と予測. パラメータ設定. 学習. 予測. 学習と予測. 学習ってナニ…？ 予測ってどういう意味なんだ？ 学習とは「観測データから発生元の分布を定めるパラメータを推定すること」で，予測とは「学習したデータを利用して未来の出力を予測すること」です。 |kiy| eox| hzm| vqi| kny| mib| bwc| nbg| dbd| sdr| mlw| hlq| ohv| aid| qqg| dex| ioz| naq| edt| yqs| exk| xlg| adn| lhc| xoo| kgo| smd| bus| vzx| nfm| vvx| kdk| scn| tbc| ebf| hkf| yps| cdj| dnf| oqe| hfn| ldf| mfv| ebu| crc| yig| ttj| fqc| bfn| wrz|