最尤推定、MAP推定、ベイズ推定の違い - 猫になりたい
最尤推定、MAP推定、ベイズ推定の違いについてまとめました。 参考文献 導入 最尤推定(Maximum Likelihood Estimation) MAP推定（最大事後確率推定、Maximum a posteriori） ベイズ推定（Bayesian Estimation） 参考文献 今回の参考文献は以下の4つです 統計的機械学習―生成モデルに基づくパターン認識 (Tokyo Tech Be‐TEXT) 作者: 杉山将出版社/メーカー: オーム社発売日: 2009/09/01メディア: 単行本購入: 3人 クリック: 76回この商品を含むブログ (5件) を見る ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 佐藤一誠出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/04/20メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る
藤井四段で学ぶ最尤推定、MAP推定、ベイズ推定 - Qiita
藤井四段の連勝が止まらないですね。 21日の対局に勝利して、連勝記録を１位タイの28連勝まで伸ばしてきました。26日の対局で勝利すれば単独トップになります。 そんな藤井四段の対戦成績は28勝0負。勝率でいうと1.000です。クラクラするような成績ですが、この「勝率」とは何かを少し数学的にみてみましょう。 単純に言葉だけをみると「藤井四段が勝利する確率」ではないかと考えられます。つまり $$P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$$かのように感じます。 ではここで、26日の対局で藤井四段が勝利する確率はどれだけでしょう？ $P(\text{勝利}\ |\ \text{藤井四段}) = 1.0$として考えると、これはつまり藤井四段は必ず勝つので、100%になってしまいます。しかし、もちろんそんなことはありません。藤井四段ですらも負けることはあるはずです。 実はここ
MAP推定は最尤推定と何が違うのか - HELLO CYBERNETICS
最も単純な思想である最小二乗誤差推定があります。 これは多変量解析や機械学習でも最も最初に学ぶであろう内容です。次には過学習を防ぐために正則化を用いることを学ぶかと思います。 これらが、確率論の導入によって最尤推定とMAP推定に含まれることを見ていきます。数式は要点だけを見ていくので、詳しい式変形は追いません。しかしそれでも、近年統計的機械学習（確率論を使う機械学習の方法）が非常に活躍している理由が分かるかと思います。 SVMやニューラルネットなどの決定論的手法も確率的に取り扱えますが、なぜそんな面倒なことをやるのかを納得していただけたらと思います。 決定論的な多項式フィッティングの過学習対策 次数の問題 過学習対策：正則化 確率論的な多項式フィッティングの過学習対策 最尤推定によるフィッティング MAP推定 まとめ 確率論を用いるメリットとは？ 決定論的な多項式フィッティングの過学習対策
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