
演習問題 3.6
演習3.6の解答です。 多次元の目標ベクトルが多次元ガウス分布に従うような線形基底関数の回帰モデルについて、その重みと分散の最...
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
演習3.6の解答です。 多次元の目標ベクトルが多次元ガウス分布に従うような線形基底関数の回帰モデルについて、その重みと分散の最...
演習3.5の解答です。 回帰におけるパラメータ正則化(もしくは重み減衰)の問題。重要です。 Deep Learningで...
演習3.4の解答です。 入力データに独立したノイズが加わった場合の最小二乗法の問題。 線形モデルの入力ベクトル ${\b...
演習3.3の解答です。 要素ごとに $r_n$ で重み付けされた二乗和誤差関数(3.104)について、誤差を最小化する重みパラ...
演習3.2の解答です。 最小二乗法の幾何学的解釈を実際に計算する問題。 最小二乗法を解くことが、目標値を並べた $N$ ...
演習3.1の解答です。 ロジスティックシグモイド関数とハイパボリックタンジェント関数の関係を利用して、線形結合モデルが相互に変...
演習2.61の解答です。 K近傍密度モデルは、全空間上での積分が発散する変則分布になることを示す問題。 全空間上での積分...
演習2.60の解答です。 ヒストグラム的な確率密度分布モデルにおいて、ある $i$ 番目の領域(Bin)の密度が一定値 $h_...
演習2.59の解答です。 Scale Invariantな無情報事前分布の式(2.236)が正規化されていることを示す問題。 ...
演習2.58の解答です。 $- \ln g({\bm \eta})$ の ${\bm \eta}$ に関する2階微分が ${\...