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nlpとbayesに関するa_bickyのブックマーク (2)

  • 事後確率と尤度(頻度主義とベイズ主義について)

    ---------------------------------------------------------- 事後確率と尤度――系統推定における最尤法とベイズ法の最前線 ---------------------------------------------------------- 尤度(likelihood)とはある仮説(モデル)のもとで観察されたデータが生じる確率を意味しています.以下では,この尤度が「ベイズの定理」と呼ばれているもののパーツを構成していることを示します.これは,系統推定の業界で「最尤法」に代わるものとして最近用いられ始めている「ベイズ法」を理解する要になります. ------------------------ ●「ベイズの定理」の導出 ------------------------ いま,観察データDが与えられたとして,それを説明する対立仮説がHi(i

  • Graham Neubig's Teaching

    Classes Spring 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Fall 2022: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2022: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Fall 2021: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2021: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2020: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Spring 2020: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2019: Machine Translation and Sequence-to-sequence Models (CS1

    a_bicky
    a_bicky 2011/03/09
    neubigさんによるノンパラメトリックベイズ入門
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