[論文紹介]Bayesian Online Changepoint Detectionを解説する
2007年に発表された、Bayesian Online Changepoint ...
メトロポリス・ヘイスティングス法(M-H法)の仕組みを解説して実装する
メトロポリス・ヘイスティングス法（Metropolis-Hastings alg...
ポアソン混合モデルの生成モデルからサンプリングする
ベイズモデルにおいては、あるモデルを考えるときに、生成モデル(generativ...
平均場近似による変分推論をわかりやすく解説
ベイズ推定では、事後分布 $p(\bm{z}|\bm{x})$ を求めることが中...
ガウス過程回帰の理論と実装をわかりやすく解説
ガウス過程回帰(Gaussian Process Regression, GPR...
多変量ガウス分布の平均をベイズ推定する
ベイズ推定は、機械学習分野でも広く利用されている手法であり、近年も多くの論文等が...
カテゴリカル分布に対するベイズ推定を数式と具体例でわかりやすく説明する
なんとなくベイズ推定の学習と推論を理解したものの、もう少し具体例とコードを動かし...
ウィシャート分布の定義と性質をわかりやすく解説
ウィシャート分布（Wishart Distribution）は、多変量統計学やベ...
[ベイズ推定]MAP推定とは？最尤推定との違いや使い分けも解説
今回はMAP(maximum a posteriori)推定について解説していき...
正規分布のパラメータをベイズ推定で学習して予測する
正規分布は非常に多くのシーンで、最適な確率分布として利用されています。今回は、正...