数式をなるべく使わないベイズ推定入門第１３回 モヤLT発表資料
ノンパラベイズ入門の入門
機械学習×プログラミング勉強会 vol.2 での発表資料です。 ベイズの何が嬉しいか、ノンパラベイズの何が嬉しいかを数式を使わず語ります。
独断と偏見によるノンパラ入門 - 木曜不足
「ノンパラメトリック」って言うくらいだからパラメータ無いんかと思ってたら、パラメータめっちゃあるし。 機械学習のネーミングのひどさはこれに始まった話じゃあないけど、それにしたって。 ノンパラの一番素朴なやつ( K-means とか)は本当にパラメータ無くてデータだけだから納得なんだけど、だんだん欲が出てパラメータ足しちゃったり派生させちゃったりしてるうちに、よくわかんなくなってきちゃったんだろうかねえ。まったく。 どれどれ、と英語版 Wikipedia の "Non-parametric statistics" を見たら、なんか意味が4種類くらい書いてあるし。じゃあ名前分けろよ。 en.wikipedia.org とりあえずここで言う「ノンパラ」とは、変数の個数決めなくていい「分布の分布」なメタっぽいやつのこと。つまりディリクレ過程とか、ディリクレ過程とか、そこらへん。 「あー、ノンパラベ
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速水桃子「パターン認識と機械学習入門」
