ベイズ理論 - yasuhisa's blog同時確率、条件付き確率からベイジアンアップデートまで。パラメトリック、ノンパラメトリック(データサイズが増えるにつれて、パラメータ数が対数オーダーで増える)のところは初めてだとたぶんわけわからないところで、ちょっと前で説明してみたけど、若干でしゃばりすぎた気がする。どうするべきかちょっと迷うところではある。難しい。 ベイジアンな考え方は、自分もちゃんと理解するまで3ヶ月はかかったので(パラメータの事前分布ってなんですか!!とか)、今日初めてという人はたぶんわけわからなかったかもなーと(宗教なので、最初は受け入れ難いものなんですよ、きっと)。コインの例のやつは、自分も最初よく分からなかったので、Rで事後分布がupdateされていく様子とかをRで書いたりしていました。 ベイズの事後分布と事後予測分布を出してみた - Seeking for my unique color. FSNLPの例は分か
