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PRML第6章「カーネル法」
2. 目次 • 6.1 双対表現 • 6.2 カーネル関数の構成 • 6.3 RBFネットワーク • 6.4 ガウス過程 2015/6/29 ... 2. 目次 • 6.1 双対表現 • 6.2 カーネル関数の構成 • 6.3 RBFネットワーク • 6.4 ガウス過程 2015/6/29 2 3. パラメトリックな方法 – 線形回帰 • 線形回帰 • パラメータ𝑤を推定 • 最尤推定 • ベイズ推定 2015/6/29 3 𝑦 = 𝑤𝑥 x y o 𝑦 = 2𝑥 x y o 4. パラメトリックな方法 – ニューラルネットワーク • 競馬の予想 2015/6/29 4 𝑥1 = 芝の状態 𝑥2 =気温 𝑥3 =直近のレース結果 入力𝐱 重み𝐰 𝑤21 𝑤11 𝑤31 𝑦1 = 馬1が勝つ確率 𝑦2 = 馬2が勝つ確率 出力𝐲 𝑦1 = 𝑓(𝑤11 𝑥1 + 𝑤21 𝑥2 + 𝑤31 𝑥3) つまり重みは、ある入力が出力にどのくらい影響を与えるかを表す
2016/12/13 リンク