【ベイズ推定って結局何なの？Part2】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ベイズ推定の概要 統計学の考え 伝統的統計学の考え ベイズの考え ベイズ統計学 ベイズ統計学の基本道具 乗法定理 独立性 加法定理 ベイズの定理 ベイズでの統計パラメータの考え方 ベイズ機械学習 機械学習で行われる基本的な仮定と学習 機械学習の方法論 MAP（最大事後確率）推定 変分ベイズ サンプリング ベイジアンが見ているもの モデルの仮定は正しかったのか？ ハイパーパラメータ 全て確率変数から始める 最後に はじめに 思いの他反響のなかったベイズに関する以下の記事に続き、性懲りもなくベイズの話をします。（ディープラーニングみたいに爆発的な流行は無いけど、ベイズは今後絶対注目度が高まるよ！！） s0sem0y.hatenablog.com ベイズ推定の概要 前回はベイズがどういう考えをしていて、結果的にどういうことをしていることになるのかという話を（不正確な点も含みながら）説明
TensorFlowの強さはコミュニティの大きさ。参加者の人数とレベルがすごい！ - HELLO CYBERNETICS
TensorFlowのコミュニティ はじめに TensorFlowの強み ネット上に質問と回答が溢れている サードパーティーがTensorFlowを盛り上げる TensorBoardなどの便利機能 宣言的プログラミング 確率モデルを記述するedward登場 Google、TensorFlow自体も頑張る アンドロイドOSに対応 ラズベリーパイをサポート Chainerは？ 分散協調学習へ TensorFlowのコミュニティ はじめに こんにちは。私はChainerを応援していますが、いつでもTensorFlowの動向を伺っております。簡単なニューラルネットを書いてみて、TensorFlowを使ってみるということも継続的に続けております。 それでも普段はChainerをメインで使っていて、なんとか活性化しないかなと思っているところです。しかし、ずっと言われていることですが、TensorFlo
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