
演習問題 1.32
演習 1.32の解答です。 エントロピーの変数を線形変換する問題です。 確率密度関数の変換と、重積分の変換の2つが必要になります...
機械学習の教科書の決定版【パターン認識と機械学習】の演習問題の全てを詳しく解答・解説
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演習 1.31の解答です。 エントロピーの基本性質を導く問題です。 問題を変形すると相互情報量の式になり、相互情報量が同時分布 ...
演習 1.30の解答です。 2つのガウス分布の間のカルバック・ライブラ・ダイバージェンスを求める問題です。 ただの計算問題ですが...
演習 1.29の解答です。 情報理論の問題。 イェンセンの不等式を用いて、M状態のエントロピーの最大値が $\ln{M}$ とな...
演習 1.28の解答です。 情報理論の問題となります。 情報の性質、つまり 「2つの無関係な出来事 $x,y$ の情報は $x...
演習 1.27の解答です。 ミンコフスキー損失(Minkowski loss)を用いた場合の回帰問題の損失の期待値を求める問題。 ...
演習 1.26の解答です。 本文の流れにしたがって、多変数の場合について、損失関数の( $p({\bf t},{\bf x})$ ...
演習 1.25の解答です。 目的変数が多変数の場合の回帰を解く問題。 変分法の練習にちょうど良い問題です。 変分法は被積分関数...
演習 1.24の解答です。 PRML本文の1.5.3節では、事後確率に対し閾値 $\theta$ を設けてRejectするやり方が...
演習 1.23の解答です。 式(1.81)を変形して事前確率をくくり出すと、事前確率が損失に効いてくることが分かります。 ...