本記事の内容は新ブログに移行されました。 新しい記事へ こちらのブログにコメントをいただいても ご返信が遅れてしまう場合がございます。 予めご了承ください。 ご質問やフィードバックは 上記サイトへお願い致します。 今回は,確率モデルの潜在変数・パラメータの事後分布を求めるための繰り返し近似法である変分ベイズ法(Variational Bayesian methods)の解説とPythonで実装する方法をお伝えしていこうと思います。 本記事はpython実践講座シリーズの内容になります。その他の記事は,こちらの「Python入門講座/実践講座まとめ」をご覧ください。また,本記事の実装はPRML「パターン認識と機械学習<第10章>」に基づいています。演習問題は当サイトにて簡単に解答を載せていますので,参考にしていただければと思います。 【目次ページ】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説
![【これなら分かる!】変分ベイズ詳解&Python実装。最尤推定/MAP推定との比較まで。Beginaid](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9ddcfa6d112dfe4ba2094445db8ff4a6bdd9a5e4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftips-memo.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F07%2Fe7503bec1e0809378570c0a18bb517a7.jpg)