ELBO（変分下界）とは？対数尤度の下から支える不等式を導出する
手元に猫の写真が10万枚あるとして、「この画像たちを生み出した確率モデル」を学習...
ベイズA/Bテストと意思決定 — 頻度論を超えるリッチな比較フレームワーク
「ボタンの色を青から緑に変えたら、クリック率は本当に上がるのか？」「新しいレコメ...
ガウス過程回帰（GPR）を初めから理解する — 理論・導出・Python実装
はじめに：点の予測ではなく「どこまで信じてよいか」を予測する センサーで温度を測...
混合ガウス＋ベイズ推論によるマルチモードプロセス監視：モードを推定して異常を測る
ここまでのシリーズでは、制御入力やコマンドという「操作の情報」が観測できる前提で...
ディリクレ分布とカテゴリカル分布の共役性を理解してベイズ推論する
サイコロを10回振ったら、1の目が4回も出たとします。「このサイコロは1が出やす...
混合ガウスモデル(GMM)のベイスモデルからサンプリングする
混合モデル(Mixture Model)は、機械学習モデルの中でも汎用性が高く、...
混合ポアソン分布のパラメータをギブスサンプリングで求める
混合ポアソン分布は混合分布の1例で、離散値をとり多峰性を持つような分布を表現する...
ベイズオンライン変化点検出(BOCPD) 完全ガイド — Adams & MacKay 2007 の実装
工場のセンサーが朝までは安定して計測値を出していたのに、ある時刻を境にノイズの大...
ガウス過程分類（GPC）をわかりやすく解説
ガウス過程回帰（GPR）は、関数空間上にガウス過程の事前分布を置くことで、柔軟な...
ベイズ推論完全ガイド — 事前分布から事後分布へ、確率で学ぶ機械学習
「コインを5回投げて表が3回出た。このコインの表が出る真の確率はいくつだろうか？...