Understanding empirical Bayes estimation (using baseball statistics)
A lot of data takes the form of these success/total counts, where you want to estimate a “proportion of success” for each instance. Each row might represent: An ad you’re running: Which of your ads have higher clickthrough rates, and which have lower? (Note that I’m not talking about running an A/B test comparing two options, but rather about ranking and analyzing a large list of choices.) A user
ベイズ最適化のKeras DNNモデルへの適用 - Qiita
ディープラーニングに限らず、機械学習モデルを作るときに大変なのがパラメータの調整です。 機械学習モデルの精度はパラメータに左右されますが、パラメータは数も範囲も広く、最適解を見つけることが難しいのが現状です。 例えば隠れ層3のニューラルネットワークモデルを考えるとき、各層のアウトプットとなるニューロン数やドロップアウト率、バッチサイズやエポック数等々、決めなければならない要素が多く、範囲も広いです。 各パラメータの決め方は色々ありますが、可能な数値の例は大体以下になります。 ニューロン数：1以上の整数 ドロップアウト率：0以上1より小さい小数 バッチサイズ：入力データ以下の整数 エポック数：1以上の整数 ニューラルネットワークによって適当な数値はあったりしますが、データとニューラルネットワークモデル次第で適不適があるため、正直パラメータ調整は面倒です。 しかもそのパラメータが良いか悪いかは
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Bayesian Statistics
