ベイズ推定
en: Bayesian inference
aka. ベイズ推論
en: Bayesian inference, Bayesian reasoning
証拠から尤度で仮説の確率を更新していくコトだと思える。
事前確率 → 事後確率
条件付き確率になる。
要らん変数は周辺化する。
比較的少量のdataから知見を絞り出したいときに使える。
証拠とは具体的には得られたデータのこと
概念
周辺尤度
graphical model
parameter
hyperparameter
パラメーターの分布のパラメーターというメタなモノ
hyper ≒ 上
更新の便利のために共役事前分布(共軛事前分布)を使う。
派生
繰り返し版
逐次ベイズ推定ないしベイズ更新
これはベイズ確率の方法論だと言う。wint.icon
en: sequential bayesian estimation/inference/updating
ref. https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference#Multiple_observations
実務では解析解が非現実的なので、 sampling を活用する。
変分法
cf. 平均場近似
学習
自主ゼミでやった。wint.icon
『ベイズ推論による機械学習入門』〈機械学習スタートアップシリーズ〉
機械学習の方が「推論」と言うらしい?
ref.
ベイズ推定 - Wikipedia
https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference#General_formulation
#ベイズ統計学