ベイズ最適化入門 - Qiita
最近ちらほらベイズ最適化について聞くのでまとめてみました。 特に専門でもないので間違ったことが書いてあったりするかもしれませんがもし発見したら指摘して頂けると助かります。 ベイズ最適化のモチベーション 世の中、実際に実験することが面倒くさいものはかなり多いです。なので計画的に実験をデザインしたくなります。 そこで実験するたびに今までの実験結果に基づいて"ベイズ的に"次の実験をデザインするのがベイズ最適化です。 実際使われている分野としては例えば 広告(どのようにA/B testするかとか) 生物学(良さそうなDNAを決定してそれに基づいて実験したいときとか?) 物理or化学（マテリアルデザイン） 機械学習(Deep Learningなど)におけるハイパーパラメータサーチ 強化学習 みたいなものがあるそうです。 最も基本的な例である機械学習のハイパーパラメーターサーチにおいてはマニュアルであ
伝説のベイジアン先生にベイズの基礎を教えてもらえる「図解・ベイズ統計「超」入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
「図解・ベイズ統計「超」入門 あいまいなデータから未来を予測する技術」という本を読んだ。 社会人のアヤとケンが社内研修で伝説のベイジアン先生からベイズの基礎を教わる、という設定の会話形式でベイズについて書かれた入門書。社内研修でベイズのプロから指導を受けるとかどんだけ恵まれてるんだ。 アヤさんは大学で統計をやったが数学は詳しくないという設定。ただ時々鋭い質問をする。また統計に詳しいイケメン兄がいる。 ケンくんは知識は全くなく最後まで「わかりません」を連発する。彼女持ちのリア充。 伝説のベイジアン先生は社内研修の講師。ベイズの基礎を豊富な具体例で教えてくれるまじぱない先生。あまりにもいけてるので数カ月後に転職しそうな感じ。 内容は1章が導入、2章が同時確率・条件付き確率、3章がベイズの定理、4章がベイズの定理を用いた事後確率計算の具体例、5章が事例の追加による事前確率の更新(具体例としてナイ
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5分でわかるベイズ確率
