玉木先生によるUdemyの講座「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」 | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
Tweet オンライン講義サイト「Udemy」に、私もいつもお世話になっている広島大学の玉木先生の講義「「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」が公開されているのでご紹介します。 以下のリンクから、本講義のサイトに飛べます。 「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」 この講義は、教科書「Computer Vision: Models, Learning, and Inference」に沿って、主にベイズ推定モデルと(確率的)グラフィカルモデルによる機械学習パターン認識の手法の基礎~標準を、コンピュータビジョン分野での応用向けにマスターするための講義です。講義名に「基礎１」とついているように、講義の対象受講者は、大学でコンピュータサイエンスを専門とする学生のB4~M1を対象としていると考えていいと思います。もちろん、コンピュータビジョンを学生さんで
単純ベイズ分類器 - Wikipedia
単純ベイズ分類器（たんじゅんベイズぶんるいき、英: Naive Bayes classifier）は、単純な確率的分類器である。 単純ベイズ分類器の元となる確率モデルは強い（単純な）独立性仮定と共にベイズの定理を適用することに基づいており、より正確に言えば「独立特徴モデル; independent feature model」と呼ぶべきものである。 確率モデルの性質に基づいて、単純ベイズ分類器は教師あり学習の設定で効率的に訓練可能である。多くの実用例では、単純ベイズ分類器のパラメータ推定には最尤法が使われる。つまり、単純ベイズ分類器を使用するにあたって、ベイズ確率やその他のベイズ的手法を使う必要はない。 設計も仮定も非常に単純であるにもかかわらず、単純ベイズ分類器は複雑な実世界の状況において、期待よりもずっとうまく働く。近頃、ベイズ分類問題の注意深い解析によって、単純ベイズ分類器の効率性に
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