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作って遊ぶ機械学習。

~基礎的な確率モデルから最新の機械学習技術まで~

機械学習の4つのアプローチ

おつかれさまです。今日はちょっと趣を変えて、近年のいわゆる「機械学習」という技術のアプローチをカジュアルに少しカテゴリ分けしたいと思います。 といっても、自分はアカデミックの研究者ではなく大量の論文を読み漁るということもほとんどしないので、…

グラフィカルモデルを使いこなす!~有向分離の導入と教師あり学習~

さて、前回はグラフィカルモデルの描き方と簡単な事後確率の推論をやってみました。今回以降は、下記のようなもう少し現実的な確率モデルに対する推論をグラフィカルモデル上でやってみる予定です。 ・教師あり学習(今回) ・半教師あり学習 ・共変量シフト…

最尤推定、MAP推定、ベイズ推論

今回は、最尤推定、MAP推定(事後確率最大化推定、正則化)、ベイズ推論*1の関係性を見ていきたいと思います。結論から言うと、最尤推定とMAP推定はベイズ推論の特殊な近似方法であると見ることができます。 [必要な知識] 下記をさらっとだけ確認しておくと…