Pattern Recognition and Machine Learning

26：karino2：2017/01/06(金) 14:48:56: 4章はclassification。ストーリーを追う為に、まずは序盤を真面目に読む。

まずは分類問題のベクトルへのエンコード方法などから入る。
で、この問題には3つの解法があるという話に進む。

1. 各クラスに分類する関数を作る
2. クラスの条件付き確率を求める、直接モデリング
3. クラスの条件付き確率を求める、ベイズルールから

3番目はクラスのもとでxが得られる確率が必要になるが、これは生成モデルとしてサンプリングするのかしら？あとで確認しよう。

その次に線形モデルから分類関数にする為にactivation function というものを導入する、という話が続く。
さて、では以後は3つの方法についての話に注意して読めば良いかな。

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