베일스 추정 베일스 추리의 학습노트(6)-마크ov Branket 이 표현식은 $y$를 관찰할 때 $x$, $z$가 독립적임을 나타낸다.(즉, $x$, $z$는 $y$에 대해 조건부 독립적) 이 공식도 $y$를 관측할 때 $x$, $z$는 독립적이라는 것을 나타낸다. 우선, $x$, $z$의 동시 분포를 계산합니다. 조건 확률 분포 $p(\cdot\x,z)$는 확률 측정 $y$를 관측한 토대에서 $x$, $z$의 동시 분포는 다음과 같다. 이것은 원래 독립... 기계 학습마르코프 담요베일스 추정그래픽 모델 베일스 추리의 학습노트(5) - 분포 예측 추정 의 학습 노트. 나중에 참조할 방정식을 유지합니다. 매개변수를 학습한 후 매개변수 분포를 사용합니다. 관측되지 않은 데이터 $x_*$의 예상 배포 $p(x_*_D)$ 상기 공식은 $p(x_*_\theta)$를 확률적으로 분포하는 $p(\theta_D) $의 가중치 평균(기대치)을 나타냅니다. 다음 그림과 같이 그래픽 모델로 모델의 관계를 나타냅니다. 이 모델에서 데이터 $D$, 알 수 없는 ... 기계 학습확률베일스 추정그래픽 모델
베일스 추리의 학습노트(6)-마크ov Branket 이 표현식은 $y$를 관찰할 때 $x$, $z$가 독립적임을 나타낸다.(즉, $x$, $z$는 $y$에 대해 조건부 독립적) 이 공식도 $y$를 관측할 때 $x$, $z$는 독립적이라는 것을 나타낸다. 우선, $x$, $z$의 동시 분포를 계산합니다. 조건 확률 분포 $p(\cdot\x,z)$는 확률 측정 $y$를 관측한 토대에서 $x$, $z$의 동시 분포는 다음과 같다. 이것은 원래 독립... 기계 학습마르코프 담요베일스 추정그래픽 모델 베일스 추리의 학습노트(5) - 분포 예측 추정 의 학습 노트. 나중에 참조할 방정식을 유지합니다. 매개변수를 학습한 후 매개변수 분포를 사용합니다. 관측되지 않은 데이터 $x_*$의 예상 배포 $p(x_*_D)$ 상기 공식은 $p(x_*_\theta)$를 확률적으로 분포하는 $p(\theta_D) $의 가중치 평균(기대치)을 나타냅니다. 다음 그림과 같이 그래픽 모델로 모델의 관계를 나타냅니다. 이 모델에서 데이터 $D$, 알 수 없는 ... 기계 학습확률베일스 추정그래픽 모델