はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、項の内容です。「尤度関数を平均と精度が未知の多次元ガウス分布(多変量正規分布)」、「事前分布をガウス・ウィシャート分布」とした場合の「パラメータの事後分布」と「未観測値の予測分布」の計算をPythonで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同…