Pattern Recognition and Machine Learning

25：karino2：2017/01/06(金) 14:24:25: 3.5.3 前の項で出したハイパーパラメーターの解釈。
まずはアルファから。
最尤法のパラメーターとMAP推定のパラメーターを、アルファの値で場合分けして見てみる。

次にベータ。こちらは通常の正規分布の母数の分散推定と比較して、分母のN-1が大きく引かれるだけになってる事を見る。

その次に実際に一章の多項式分布をもとに、ベータとMに適当な値を入れてこの章の手法でアルファを決める。

こうする事で、サンプルのデータだけで正規化項のパラメーターがちゃんと出る、というのは、へー、って感じだな。

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