※日経ソフトウエア 2018年11月号の記事を再構成

ディープラーニングに代表される機械学習が、数式が苦手な人でも“ざっくり分かる”、プログラミングおよびソフトウエア開発の専門誌である「日経ソフトウエア」による連載講座。第4回は代表的な機械学習アルゴリズムのうち、「確率は個人の主観によって変わる」という立場で考えられた「ベイズ線形回帰」を解説する。

ベイズ線形回帰

 ベイズ線形回帰とは、線形回帰にベイズ確率の考え方を導入したものだ。従来の確率が「現象によって決まる」という立場なのに対し、ベイズ確率は「確率は個人の主観によって変わる」という立場で考えた確率のこと。もう少し丁寧にいうと、ベイズ確率は、個人が現象に対して持つ、主観的な信念の度合いを表すものだ。従来の確率では、現象を観測することでしか確率を推定できないが、ベイズ確率では、観測以外の情報からも確率を推定できることが特徴となる。

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