概要 線形回帰をMAP推定で解くで、ベイズの定理を使ってパラメータの事後分布を求めましたが、解としては事後確率を最大とする1点を採用するだけで、求められるものは１つの回帰曲線でした。今回は、パラメータが事後分布に従った確率で生じることを利用し、…
線形回帰のMAP推定による解を導出します。 線形回帰をMAP推定で解くで書いた通り、事前分布を多変量正規分布とし、訓練データは真値からの誤差が加わっていると仮定すると、ベイズの定理より事後分布は、 と書けました。今回はこの右辺を展開していきます。…
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