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【update:2021/03/31】 ソースコードの全面的な更新に伴って、解説記事も書き直しました。本記事は記述に不足がありますので、改訂版を参照ください。 chocolate-ball.hatenablog.com 【update:2021/03/25】 本記事で掲載しているソースコードに一部不足がありました。修正して整理したソースコードを以下のGithubリポジトリにupしています。 github.com 概要 はじめに 問題設定 データ アプローチ 前処理 アノテーションデータ作成 PascalVOC形式ｘｍｌデータのパース 認識モデル 学習実験 実験設定＆コード 学習結果 試してみる うまく行った例 検出ミスがあった例 まとめ 参考資料 広告 概要 当ブログではこれまで、チョコボールを手動で計測してきました しかし、毎回チョコボールの数を数えるのはめんどくさい そこで、画像から自

はじめに レアな現象の発生確率予測 最尤推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定でのエンゼル出現確率予測 ベイズ推定の基本 モデル設計 MCMCでの予測 予測結果 終わりに 参考文献 はじめに チョコボールといえばエンゼル。 エンゼルがどのくらいの確率で入っているのか？というのは 全国のチョコボールファンが常に気になることです。 今回は、ついにこの永遠の謎に挑戦してみます。 とはいえ、結局まだデータがない状態なので、出現確率はX％ですということは言えませんのであしからず。 レアな現象の発生確率予測 事故や地震、工場での生産ライン異常など、これらは発生確率に差はあるものの一般的に稀な現象です。 稀な現象を予測するというニーズは常にあるのですが、 古典的な解析ではこれらの確率を予測するというのは難しい問題です。 稀なのでデータが少なく、予測確率には常に大きな誤差を含んでいる可能性があります。