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尤解を求める問題。
1次元の場合に最尤解を求める方法と手続きは同じですが、行列計算が少し複雑です。
各変数の次元を意識して丁寧に計算しましょう。
また、教科書のAppendixだけでは必要な知識が足りないので、Matrix Cookbookなどを参考に式を追ってみてください。
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尤解を求める問題。
1次元の場合に最尤解を求める方法と手続きは同じですが、行列計算が少し複雑です。
各変数の次元を意識して丁寧に計算しましょう。
また、教科書のAppendixだけでは必要な知識が足りないので、Matrix Cookbookなどを参考に式を追ってみてください。
いつも大変お世話になっております。
独学で、なかなか苦しいですが、おかげさまでなんとか進んできました。
ありがとうございます。