PRML2章 (2.139)~(2.143)の式変形がわからない。http://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_prior http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Papers/bayesGauss.pdf この辺を見ても同じことが書いてあるが手計算しても合わない。 あとでまた戻ってくるようにメモっとく。

PRML 4.1.7 にあるパーセプトロンを実装した。勉強のため。 いまのところPython(numpy, pandas)の知識がなさすぎて時間がかかる。 パーセプトロンは単純だし他にわかりやすい説明がいろいろあるし特に書くこともないかな。 こんなに単純なのにちゃんと学習で…

PRML 図2.16を再現してみた。まずはグラフから 上は外れ値なし、下はあり。赤が正規分布で青はt分布。外れ値なしでは2つのグラフはほぼ重なる。このグラフは乱数を何度か取り直してあえて重なりが少なくなるものを選んだが、たいていはほぼ完全に一致する。 …

Rに慣れるため本にあるグラフをひたすら描いてみる。 png("beta01.png",height=600,width=800) fbeta <- function(x) { dbeta(x,5,5) } curve(fbeta,0,1,col="1") fbeta <- function(x) { dbeta(x,2,2) } curve(fbeta,0,1,col="2",add=T) fbeta <- function(…

PRML二章から読む。 とりあえず手始めに図2.1をRで書いてみる。 plot(0:10, dbinom(0:10, 10, 0.25), pch=19, type="b") ヒストグラム風に描画する方法が分からないから点と線で。 乱数で出すバージョンも描いてみる。 > x <- rbinom(1000, 10, 0.25); table…