2009-02-05 PRML上巻最終回 勉強会 そして今日の分 メンバー syou6162,laughing,showyou 範囲 P274 5.7ベイズネットワーク〜P286 ログ 60に変則事前分布など エビデンス理論:過学習を防ぐためのもの? p(D|mi) 3.5 エビデンス近似 周辺尤度 最大化？ ラプラス近似 複数パラメータの最適化が難しいので、一つについて解いて、…というような P284 ToDo:告知を書く 感想 ログが少ないのは黙々と読んでてなおかつあんま理解できてないからです。 やってることは、ニューラルネットの重みとバイアスがこれまで最尤推定でだしてたけど、ベイズを使うならパラメータの分布は周辺かしないとだめとか。んでこれは非線形でガウス分布じゃないのでなんとかラプラスの定理使ってガウス分布っぽくする。んでこれまでハイパーパラメータαβは固定既知とされてたけど、これもガウス分布に近似させた奴使えば求まるよねぇ。尤も正確じゃないんだけど。で、これを２クラス分類問題に当てはめてみた。という感じかな？
