導出することが可能です。する、つまり事前分布の分散を大きくすると最尤推定の式に近づくということです。t)の結果にも注意が必要です。事後分布の形も事前分布と同じく正規分布になります。とおくと以下の式になります。具体的な式は本書におまかせしますが、観測データによって分布のパラメータが更新されたと考えることが可能です。平均を表したベクトルです。回帰アルゴリズムとして今まで紹介した話を理解した上で、さらにベイズ推定を新たに組み合わせたので、少々難しかったかもしれません。ベイズ推定がベイズの定理1を前提にするため、説明の大半が数式でとっつきにくく感じたかもしれません。この式がやりたいことは極めてシンプルです。事前分布に対し観測データで更新をかけ、事後分布を求めるということです。するということを利用しました。(定数項は計算する際に利用していないため、本質的にはこの比例関係だけで推定を行っています。大事なことは、予めわかっていることや仮説を事前分布として推定に利用する事ができるということです。誤差関数にも現れています。一般にオーバーフィッティングを避けるための罰則項と考えられていますが、事前分布から定まるということがわかれば、より正確に定める事ができます。(詳細は本書に記載されています。このように理論を紐解くことで、モデルのハイパーパラメータの選択すらもより正確に行うことが出来るようになる場合があります。本書は、機械学習の基礎理論を全てカバーしているわけではありませんが、基礎中の”基礎”理論が多く紹介されています。機械学習の理論を知る第一歩として、本書は適切な書物ではないかと思います。これから機械学習を学ぼうと思っている方や、本格的な専門書では挫折してしまった方も今一度、本書とともに第一歩を踏み出してみるのも良いかもしれません。この記事は、本書籍で扱われているトピックについて、クラウドエースのメンバーが独自の見解で補足説明を加えたものになります。「ベイズ推定」で回帰分析を行う手法を学ぶ。専門のシステムインテグレーターです。最先端の機械学習環境の活用について、豊富な知見を持つエンジニアがご要望にあわせて最適な形で技術支援をいたします。機械学習テクノロジーをご検討の際は、一度お気軽にお問い合わせください。クラウドエースについてさらに詳しく記載していますので、ぜひ合わせて御覧ください。