PRML復々習レーン#7 前回までのあらすじ PRML復々習レーン#7 前回までのあらすじ
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ベイズによる縮小推定(1)1. 縮小推定のモチベーション2. Bayesian Lasso3. spike-and-slab
RMSE,MAEそして最尤推定はじめに文献リサーチ結果ラプラス分布とは何か最尤推定による平均値の推定最尤推定による回帰モデルのパラメータ推定外れ値とは何か機械学習による回帰モデルのパラメータ推計まとめ
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バイナリ潜在特徴モデルのための尤度関数にラプラス分布を用いたベイズモデル バイナリ潜在特徴モデルのための尤度関数にラプラス分布を用いたベイズモデル
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最大似然,最小二乘,Ridge 回归,LASSO 回归,Laplace 分布, Gaussian 分布
二項分布の性質(平均・分散・生成関数・ラプラスの極限定理)二項分布の性質(平均・分散・生成関数・ラプラスの極限定理)
[R]分位点回帰をベイズ推定してみるベイズ分位点回帰bayesQRパッケージを使ってみるBrqパッケージを使ってみる最後に参考文献
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机器学习中的数学——常用概率分布(七): 拉普拉斯分布(Laplace分布)
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LaplaceDistribution詳細予備知識例題関連項目テクニカルノート関連するガイドHistory
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PRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデルPRML勉強会@長岡 第4章線形識別モデル
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拉普拉斯分布(Laplace distribution)拉普拉斯分布的定义与基本性质
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[RStan]"UB-Laplace分布"による説明変数の測定不良(外れ値)に対する回帰モデル
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