演習3.22の解答です。
ベイズ線形回帰モデルのエビデンス関数を最大化するハイパーパラメータ を導出する問題。
演習3.20では重みパラメータ の事前分布の精度
を求めました。
ここで求める は、目標ベクトル
が(3.22)のような等方性ガウス分布に従うときの、分布の精度パラメータです。
解答自体は教科書の通りです。
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
演習3.22の解答です。
ベイズ線形回帰モデルのエビデンス関数を最大化するハイパーパラメータ を導出する問題。
演習3.20では重みパラメータ の事前分布の精度
を求めました。
ここで求める は、目標ベクトル
が(3.22)のような等方性ガウス分布に従うときの、分布の精度パラメータです。
解答自体は教科書の通りです。