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
