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Kevin’s Diary•2ヶ月前

CFモントリオールの負け試合を観戦して来ました

Saputo Stadiumこんにちは、( @keviko.com)です。先週末は、モントリオールのプロサッカーチーム『CF Montreal』のボロ負け試合を観戦して来ました。こんな負け方応援に来始めてから初めてじゃ無いですかね。しかも、リーグ最下位のチームにボロ負けした我がCFモントリオール・・・＼＼\٩(๑`^´๑)۶//／／SNSでも厳しいコメントが飛び交っております。ホームでの試合は今シーズン残すところ4回。プレーオフに入れるかギリギリのラインにいるので頑張って欲しいですね💪 keviko.com rakuten_design="slide";rakuten_affiliateId…

#プロサッカー#MLSシリーズ#海外生活#ゲイブログ#カナダ生活#CFMontreal

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からっぽのしょこ•4年前

【Python】3.3.3：1次元ガウス分布の学習と予測：平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

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、3.3.3項の内容です。「尤度関数を平均と精度が未知の1次元ガウス分布(正規分布)」、「事前分布をガウス・ガンマ分布」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。同じ…

#須山ベイズ#MLSシリーズ#ベイズ推定#機械学習#Python

からっぽのしょこ•4年前

【R】3.3.3：1次元ガウス分布の学習と予測の実装：平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

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。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。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。この記事では、「尤度関数を1次元ガウス分布」、「事前分布をガウス・ガンマ分布」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R言語で実装します。【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta…

#須山ベイズ#MLSシリーズ#ベイズ推定#機械学習#R言語

からっぽのしょこ•4年前

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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、3.3.2項の内容です。「尤度関数を精度が未知の1次元ガウス分布(正規分布)」、「事前分布をガンマ分布」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。同じような立場の人…

#須山ベイズ#MLSシリーズ#ベイズ推定#機械学習#Python

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#須山ベイズ#MLSシリーズ#ベイズ推定#機械学習#Python

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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。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。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。この記事では、「尤度関数を1次元ガウス分布」、「事前分布を1次元ガウス分布」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R言語で実装します。【数式読解編】 www.anarchive-beta.com 【前の節の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の節の内容】 www.anarchive-beta…

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からっぽのしょこ•4年前

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#須山ベイズ#MLSシリーズ#ベイズ推定#機械学習#Python

からっぽのしょこ•4年前

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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、3.2.2項の内容です。尤度関数をカテゴリ分布、事前分布をディリクレ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。同じような立場の人のお役に立てれば幸いです。【数式読解編】…

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