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量子コンピュータによる機械学習に載っている機械学習手法を実装してみました - Qiita
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目次 はじめに ベイジアンネットワーク 隠れマルコフモデル カーネル密度推定 k近傍法 サポートベクター... 目次 はじめに ベイジアンネットワーク 隠れマルコフモデル カーネル密度推定 k近傍法 サポートベクターマシーン まとめ はじめに 機械学習の勉強を始めようと参考書を開くと様々な手法が次々と紹介されていて,少々困惑してしまいました.そこでそれぞれの手法を実際に実装しながら調べたりすることで理解を深めようと思いました.正直pythonのライブラリを使った実装なので細かい理論までは追えていませんがそこは追々ということにしておきます. ベイジアンネットワーク ベイジアンネットワークとは条件つき独立性を仮定した確率モデルであり,$p(s)$の扱いを平易にする. 細かい理論については置いておいて,この記事では実装することを目標にpgmpyを用いて実装していきます. 問題設定 上記のような問題を考えます. 緑の表での$R=0$は雨が降らない確率を,$R=1$は雨が降る確率を表しています. 青の表ではス