情報科学 › 機械学習の数学 › なぜ機械学習に数学が必要か
最尤推定
定義 5.1(「なぜ機械学習に数学が必要か」§5)
パラメータ θ を持つ確率モデル p(⋅∣θ) と観測データ y に対し、θ の関数とみた θ↦p(y∣θ) を尤度関数という。尤度関数を最大にする θ^ を最尤推定量という。対数関数は狭義単調増加なので、これは対数尤度 logp(y∣θ) の最大化、あるいは負の対数尤度の最小化と同値である。
本文で読む(前後の説明と例)→
閉包の状態
定義
定義は閉包の起点です(証明を要しません)。
印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。
これを使っている定理
証明で明示的に参照している定理は、まだありません。