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hayataka wrote: ワッキーさん、お疲れ様です!“@wwacky: アップしました! 続わかりやすいパターン認識 4章後半(4.7以降) http://t.co/pxV1eKVrxX @SlideShareさんから #ぞくパタ”
moguno のブックマーク 2015/02/10 21:13
続分かりやすいパターン認識 4章後半(4.7以降)[from mikutter]hayataka wrote: ワッキーさん、お疲れ様です!“<a href="https://twitter.com/wwacky" target="_blank" rel="noopener nofollow">@wwacky</a>: アップしました! 続わかりやすいパターン認識 4章後半(4.7以降) <a href="http://t.co/pxV1eKVrxX" target="_blank" rel="noopener nofollow">http://t.co/pxV1eKVrxX</a> <a href="https://twitter.com/SlideShare" target="_blank" rel="noopener nofollow">@SlideShare</a>さんから #ぞくパタ”2015/02/10 21:13
hayataka wrote: ワッキーさん、お疲れ様です!“<a href="https://twitter.com/wwacky" target="_blank" rel="noopener nofollow">@wwacky</a>: アップしました! 続わかりやすいパターン認識 4章後半(4.7以降) <a href="http://t.co/pxV1eKVrxX" target="_blank" rel="noopener nofollow">http://t.co/pxV1eKVrxX</a> <a href="https://twitter.com/SlideShare" target="_blank" rel="noopener nofollow">@SlideShare</a>さんから #ぞくパタ”
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www.slideshare.net/slideshow2015/02/10
8. l 事前分布が分からない(無情報事前分布=⼀一様分布)場 合、最尤推定とベイズ推定は⼀一緒! 最尤推定とベイズ推定って何が違う? p θ | x n( ) ( )= P x n( ) |θ( ) P x n( ) ( ) ⋅ p θ( ) ˆθ = argmax θ...
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hayataka wrote: ワッキーさん、お疲れ様です!“@wwacky: アップしました! 続わかりやすいパターン認識 4章後半(4.7以降) http://t.co/pxV1eKVrxX @SlideShareさんから #ぞくパタ”
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