PRML revenge #2

なんかSlideshare埋め込めないので資料のリンク置いておきます。
http://www.slideshare.net/showyou/plot-beta-dist-4353237

本日発表予定のデモLTの内容です。R使えば1分でベータ分布とか書けます。pythonでももうちょい時間かかりますが同じように書けます。超初心者向け。

細かい感想。今回の重要なポイントって、個々の関数より「どういったモデルを定義して」「どういう尤度関数を定義して」「どういう共役事前分布を使う」かによる気がする。例えば自然発生？っぽいモデルにして混合ガウス分布を尤度関数、共役事前分布にガウス-ガンマ分布を使うとか、1 of Kのモデルとして多項分布を尤度関数にして共役事前分布にDirichlet(ディリクレ)分布使うとか(この辺適当)。下巻やっててとにかく共役事前分布とかDirichlet分布とか飽きるほど聞いたような。あと2.3.1-3でconst項抜き出したり次元合わせたりするのも、10章の変分推論で似たことやってた気がする。