[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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792(4): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) 2020/08/04(火)11:58 ID:lImhU2CT0(1/3) AA×


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792: (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-z+yJ [42.148.220.186]) [] 2020/08/04(火) 11:58:58.15 ID:lImhU2CT0 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 http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1588293154/792
カルマンフィルタは最尤推定だよ 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

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