PRML演習問題全問解答

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第2章-確率分布

演習問題 2.41

2017/9/16 第2章-確率分布

演習2.41の解答です。

ガンマ分布が正規化されていることを示す問題。解説不要。

prml exercise solution 2.41

ビショップの「パターン認識と機械学習」(PRML)の演習問題の解答を順に掲載中。
すでに全問解いてあるのですが、記事化が大変。
本家の解答が説明不足で挫折者多数と聞きますので、ここではできるだけ丁寧に解説することを目的にしています。

第1章(Chapter 1)【完了】
第2章(Chapter 2)【完了】
第3章(Chapter 3)【完了】
第4章(Chapter 4)【着手】

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gamma distribution(ガンマ分布), gamma function(ガンマ関数) yutori

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【パターン認識と機械学習】演習問題全問解答

Christopher M. Bishop 著「Pattern Recognition and Machine Learning」
「パターン認識と機械学習 – ベイズ理論による統計的予測」の演習問題の全問解答を作成中。

2017年7月に作成を開始。
ノートをスキャンして貼るという信じられない方法で、順に掲載していく予定です。

第1章-序論【完了】
第2章-確率分布【完了】
第3章-線形回帰モデル【完了】
第4章-線形識別モデル【着手】

間違い、誤植等あれば、ぜひご指摘ください。
字が汚いのは許してください。

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anti symmetric matrix(反対称行列) Bayesian inference(ベイズ推定) Beta Distribution(ベータ分布) binomial distribution(二項分布) binomial theorem(二項定理) conjugate prior(共役事前分布) covariance(共分散) decision theory(決定理論) eigenvalue(固有値) eigenvector(固有ベクトル) entropy(エントロピー) Euler–Lagrange equation(オイラー・ラグランジュ方程式) evidence approximation(エビデンス近似) expectation(期待値) exponential family(指数分布族) gamma distribution(ガンマ分布) gamma function(ガンマ関数) Gaussian-gamma distribution(ガウス-ガンマ分布) gaussian distribution(ガウス分布) hypersphere(超球) information theory(情報理論) Jensen's inequality(イェンセンの不等式) Kullback–Leibler divergence(カルバック・ライブラ・ダイバージェンス) Lagrange multiplier(ラグランジュ乗数) least squares(最小二乗) linear combination(線形結合) log likelihood(対数尤度) maximum likelihood estimation(最尤推定) mean(平均値) Minkowski loss(ミンコフスキー損失) mode(モード・最頻値) multivariate gaussian distribution(多変量ガウス分布) mutual information(相互情報量) nonparametric methods(ノンパラメトリック法) predictive distribution(予測分布) quadratic form(二次形式) regression(回帰) regularization(正則化) Robbins-Monro algorithm(ロビンス=モンローアルゴリズム) sequential estimation(逐次推定) Student’s t-distribution(スチューデントのt分布) symmetric matrix(対称行列) variance(分散) variational method(変分法) Von Mises Distribution(フォン・ミーゼス分布)

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