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はじめてのパターン認識4章後編
- 2. はじめに • 田中 秀典といいます • 分析力をコアとするマーケティングソリューションカンパニーのコアじゃない部分 を担当 • あのねー、、すごく難しくてねー、、薄い内容しかねー、、しゃべれない、、(子 供のころの貴乃花) • はじパタをいきなり勉強する人の理解度を測るモデルケースと思っていただけれ ば、、 • 間違っているところがありましたら、指摘してください
- 3. アジェンダ • 確率モデル • 正規分布 • 正規分布から導かれる識別関数 • 最尤推定
- 5. 確率モデルの種類 • ノンパラメトリック ・・ 仮説を設定しない。傾向を結果で示唆するが、明確で はない 一切の前提が必要ない 例: ヒストグラム法, K最近傍法(5章),カーネル密度推定=パルツェン密度推定 • パラメトリック ・・ 仮説を設定する。はまれば強力 前提条件 • 等分散性 : F検定、 ルベーン検定、 バートレット検定 • 正規分布 : t検定、 ウェルチのt検定(等分散でない場合) • 標本サイズがある程度大きい 例： 離散的 － 二項分布、多項分布、ポアゾン分布 連続的 － 一様分布、指数分布、正規分布
- 6. 正規分布は確率モデルのKING • 汎用的 • そもそも多くのデータが正規分布 • 正規分布からいろいろ解析結果をだせる • データを加工(標本平均をとる)すれば、正規分布になる = 中心極限定理 • 扱いやすい • パラメータは平均値と共分散のみ • 正規分布を線形変換しても正規分布 • 正規分布の線形和も正規分布 (再生性) • 正規分布の周辺分布も正規分布 • 無相関⇔独立
- 7. • ゲプロー • げぷろー • イチロー • GEPURO- • @gepuro- Webにおちてたパワポを拝借、、勝手にSpecial Thanks.. こっからが全然分からないぜ、、
- 8. 正規分布関数 •
- 9. 正規分布関数 •
- 10. 正規分布から導かれる識別関数 •
- 11. 正規分布から導かれる識別関数 •
- 12. 正規分布から導かれる識別関数 •
- 13. (4.32) •
- 14. (4.32) •
- 15. (4.32) •
- 16. (4.32) • 二次曲面
- 19. 線形識別関数のイメージ
- 21. • 線形識別関数
- 26. 1 変数の正規分布の場合 •
- 28. 1 変数の正規分布の場合 •
- 29. 1 変数の正規分布の場合 •