読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

PRML

演習1.6 [PRML]

問題文 2 つの変数 が独立なら,それらの共分散は 0 になることを示せ. 解釈 2 つの変数の共分散は、それぞれの期待値を用いて以下のように定義されます。 E の下についた添字は、その確率変数についての期待値を示し、以下のように書けます。 これを使うと…

演習1.5 [PRML]

問題文 (1.38)の定義を使って var[f(x)] が(1.39)を満たすことを示せ. 解釈 確率論の基礎問題ですね。 期待値の線形性を用いた、分散の式変形です。 パパッと行きましょう。 解いてみる 式(1.38)の中身を展開して、 期待値の線形性より、 E[f(x)] は…

演習1.2 [PRML]

問題文 正則化された二乗和誤差関数(1.4)を最小にする係数 が満たす,(1.122)に類似した線形方程式を書き下せ。 ※式(1.122)については前問を参照。 解釈 演習1.1 の関連問題です。 演習1.1 では、ある実数列 を多項式(1.1)で近似するときに、目標値…

演習1.1 [PRML]

問題文 関数 が多項式(1.1)で得られたときの,(1.2)の二乗和誤差関数を考える.この誤差関数を最小にする係数 は以下の線形方程式の解として与えられることを示せ. ただし, ここで,下付き添え字の や は成分を表し、 は の 乗を表す. ※式番号は本文…

演習問題を解いていく[PRML]

別名、黄色い本。またはビショップ本。 パターン認識と機械学習 上作者: C.M.ビショップ,元田浩,栗田多喜夫,樋口知之,松本裕治,村田昇出版社/メーカー: 丸善出版発売日: 2012/04/05メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 6人 クリック: 33回この商品を含む…