[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) 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
省3
813(2): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-+qZQ [42.148.220.186]) 2020/08/04(火)19:03 ID:lImhU2CT0(2/3) AAS
>>809
>>810
君、なんの話をしているか分かってないね？
知ってる一番難しい言葉を並べてるだけだと思う
知ったかもいいとこ。
もしそうじゃないと言うなら"測定誤差問題"がリースの表現定理とどう結びつくのか説明してくれるか？
念のため言っておくが、今「カーネル法」の話も「確率微分方程式」の話も"全く"してないぞ
省1
824(2): (ﾜｯﾁｮｲ 07ad-+qZQ [42.148.220.186]) 2020/08/04(火)23:02 ID:lImhU2CT0(3/3) AAS
>>820
ではカルマンフィルタ＝ベイズではない話と確率微分方程式とリースの表現定理がどう関わってくるのか聞こうか
そして、>>792でカルマンフィルタは最尤推定だと言ってるんだが、何の話をしてるんだ？
>>791がこっちの意図まで分かるように詳しく説明してくれていてそれを認めているのは明らかだが
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