Pattern Recognition and Machine Learning

37：karino2：2017/01/10(火) 17:03:51: 8.1.4では線形ガウスモデルを扱っている。
ただし条件つき確率を扱っている。
グラフでエッジを増やすのは8.15や8.16を通じてパラメータの数を増やす事になるよ、という話。
さらに二変数の場合はmuを確率分布と見た時にxの分布考える所でやってて、そのmuの分布はハイパーパラメーターによって支配されてて、さらにハイパーパラメターのパラメーター、とどんどんさかのぼれて、そいつは階層ベイズモデルという奴であとで出て来るぜ、との事。

全体的に8.1.3と8.1.4ではここまでやってきた事をグラフで表して、条件つき確率の条件が増えるという事はどういう事かの具体例を見ているのかな。

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