[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
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787(1): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) 2020/08/03(月)10:41 ID:UEHiUol20(1) AAS
>>786
それはカルマンフィルタはベイズだろっていうツッコミ待ちかい？
788: (ﾜｯﾁｮｲ a754-UY4x [180.235.6.52]) 2020/08/03(月)11:43 ID:fhhhfafs0(1) AAS
猫まっしぐら
789: (ｱｳｱｳｳｰ Saab-QWST [106.181.218.35]) 2020/08/03(月)23:36 ID:7e/FREzTa(1) AAS
蝉の季節
https://www.youtube.com/watch?v=Ox8gJEIe5Ac
790: (ﾜｯﾁｮｲ c7da-AGJO [114.182.229.85]) 2020/08/04(火)08:08 ID:F4yFaW3g0(1/7) AAS
>>787
歴史的にはカルマンフィルタ＝ベイズではない。
791(1): (ﾜｯﾁｮｲ c7da-AGJO [114.182.229.85]) 2020/08/04(火)10:50 ID:F4yFaW3g0(2/7) AAS
そもそもカルマンフィルタの3つある証明の簡単なやつにベイズの方法があるだけであってカルマンフィルタ＝ベイズではない。
792(4): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) 2020/08/04(火)11:58 ID:lImhU2CT0(1/3) AAS
カルマンフィルタは最尤推定だよｗ
しかし確率モデルで正則化しようと思えばベイズを使うのが普通だから実質「ベイズ要らない」＝「確率モデル要らない」になるんだか...
まず、ノンパラで因果推論はだめぽと思うからその分野で何のモデルが使えるか考える
条件付き混合モデルのような確率モデルで因果推論が出来るとしてそのモデルで正則化しようと思えばベイズ推定が必要になる
（セミパラで因果推論が正しく出来るか証明してないから検証は必要だが）
あと、「ベイズいらね」って言ってる香具師はDL含めて普通の回帰分析はめちゃくちゃ強い仮定に基づいて計算してるの知ってるのかな？
一つ例を挙げると
説明変数に誤差がある→それ用の確率モデルで尤度方程式を導出→いやいや、この場合最尤推定はあまり良くない→確率分布のリーマン空間を考えてベストな推定を獲得する
ベイズを否定する＝確率モデルを否定する＝この流れを否定する
ということになるが
793: (ﾜｯﾁｮｲ 7f63-UD9X [153.172.206.217]) 2020/08/04(火)13:04 ID:AzWpC7nB0(1) AAS
香具師なんて使ってるやつ10年以上ぶりにみた
794: (ﾜｲｰﾜ2 FF9f-QWST [103.5.142.122]) 2020/08/04(火)13:05 ID:DzQriKoFF(1) AAS
おまい刑務所にでも居たんか？
795: (ﾜｯﾁｮｲ 7f10-xaJY [153.131.102.129]) 2020/08/04(火)13:07 ID:9FgcyJLH0(1) AAS
>>792
正則化する理由、目的はなに？
正則化しなくても良いんじゃないの？
796: (ｱｳｱｳｳｰ Saab-W70Q [106.154.134.27]) 2020/08/04(火)13:12 ID:eqmvm+INa(1/2) AAS
ベイズ的に解釈するかどうかでしょ
ベイズか否かなどという議論はナンセンス
797: (ﾌﾞｰｲﾓ MM2b-y7KP [202.214.198.175]) 2020/08/04(火)13:40 ID:glTKtnSCM(1) AAS
ニュートンの最新号でベイズ特集だぞ
ステマ
798: (ﾜｯﾁｮｲ e744-Xvfy [60.56.103.150]) 2020/08/04(火)15:05 ID:d8DWliue0(1) AAS
こんなスレでステマって…と思ったがこの手のスレとしてはにぎわってるほうか
799: (ﾜﾝﾄﾝｷﾝ MMbf-UY4x [153.159.123.205]) 2020/08/04(火)15:47 ID:+NjkABcTM(1/3) AAS
ニュートン読んでる層は
スノッブだろ
800: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-Jz5L [182.251.152.10]) 2020/08/04(火)15:47 ID:GnWl+CSQa(1) AAS
ニュートンのベイズ特集は表紙にベイズ統計と書いておきながらベイズ統計とは無関係なベイズの定理でひたすら計算しまくっていたり
未だに事前分布のことを主観分布と言っていたり色々と問題ありだわ
801: (ﾜｯﾁｮｲ 7f63-UD9X [153.209.145.55]) 2020/08/04(火)15:52 ID:66V++k8+0(1) AAS
ニュートンの記事読んでないが、別に誤ったこと言ってないように思うが
802: (ﾜｯﾁｮｲ 67da-Xvfy [118.16.68.247]) 2020/08/04(火)15:57 ID:oCMoht+F0(1/2) AAS
AICは？
803: (ｱｳｱｳｶｰ Sa3b-Jz5L [182.251.155.41]) 2020/08/04(火)16:11 ID:1Znu65mRa(1) AAS
ベイズの定理は条件付き確率の定義に従って導出される単なる事実でしかなくベイズ的な考え方をしようが頻度論だろうが常に成り立つ
別にベイズ統計の本質でもなければ根幹を成すものでもない
ベイズの定理で計算しまくる能力が必要とされる場面は確かにあるだろうがそれは「ベイズ統計入門」ではない
804: (ﾜｯﾁｮｲ 2701-QWST [126.25.237.140]) 2020/08/04(火)16:33 ID:8iXgYfFp0(1) AAS
ベイズつってもどうせMAP推定するならメタパラありの最尤推定といっしょだろ。
805(4): (ｱｳｱｳｳｰ Saab-D98U [106.180.48.136]) 2020/08/04(火)16:36 ID:UZ125rMYa(1) AAS
流れと関係なくて申し訳ないんだけど
学習済みの重みを利用して、出力側から入力側に逆方向に演算して入力データを復元するって原理的可能？
MNISTだったら10個の確率値から手書き数字の画像を復元する、みたいな
806(1): (ﾜｯﾁｮｲ e763-UD9X [124.84.22.12]) 2020/08/04(火)16:47 ID:9ipJ9knX0(1) AAS
ベイズ統計の根幹としてレンニの公理や交換可能性をあげる人もいるが、
別にベイズの定理をベイズ統計の基礎という主張もなんの間違いもないぞ
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