ベイズ学習の理論

という挙動を持ちます。λを学習係数と呼ぶことにすると、学習モデルと事前分布が 与えられたとき、λを求めることが学習理論の第一歩に相当します。 ◎実問題では q(x) がわからないので、理論的に得られた G あるいは G と関係のある値と、実験的に 得られた値とを比較して q(x)が何であるかを考えます。この操作をモデルの選択あるいは検定といいます。 そのための基礎として G を知る必要があります。確率変数 G あるいは、G に関連した量の挙動を解明するのが学習理論です。 ◎「実問題では q(x) がわからないから理論は役立たない」と感じる人があるようですが、 それは反対です。「実問題では q(x) がわからないから、理論的に得られた結果と実験結果を 比較して q(x) について考えることができる」のです。これは学習理論に限らず、全ての科学において 基本的な考え方であると思い