regression(回帰) | PRML演習問題全問解答

演習問題 3.18

演習3.18の解答です。線形回帰モデルの対数エビデンス関数(3.78)に現れる $E({\bf w})$ を ${\bf w...

演習3.16の解答です。線形回帰モデルの対数エビデンス関数(3.86)を求める問題。 2章で導出したいつもの公式(2.11...

演習3.11の解答です。予測分布について、その分散が新しいデータ点を観測するたびに狭まることを示す問題。図3.8のようになり...

演習3.10の解答です。ベイズ線形回帰モデルの予測分布を実際に計算する問題。

演習3.9の解答です。演習3.8と同様の結論を、2章で導出した公式から導きます。

演習3.8の解答です。ベイズ線形基底関数モデルについて、追加のデータ点を得た場合の事後分布が、もとの事後分布と同じ形式になる...

演習3.7の解答です。線形基底関数モデルについて、その重み ${\bf w}$ の事後分布を求める問題。事前分布は(3....

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...