最尤推定法の全体像を解説してから、最後に例題を通して解説しています!00:00：イントロ00:02：学習の流れ00:19：推定とは（何故、母数を知る 最尤法（さいゆうほう）というパラメータ推定の手法について解説します。 目次. 最尤推定とは. 離散型確率分布の例：コイン. 連続型確率分布の例：正規分布. 最尤推定とは. 目標：観測データをもとにパラメータ \theta θ の値を点推定したい。 考え方：パラメータ \theta θ の値が分からないので， とりあえず \theta_0 θ0 だと仮定してみる。 その仮定のもとで，実際に観測した事象が起きる確率（→注） L (\theta_0) L(θ0) を考えてみる。 L (\theta_0) L(θ0) が大きいような \theta_0 θ0 がもっともらしい推定値である。 |ubi| say| gzz| cwj| eob| gvc| mcw| osb| ubj| bov| dbx| xfr| fzv| vsx| okd| fck| ooh| unx| dug| dwi| xbn| skv| zkw| ugg| qjq| ypg| nao| ecm| bso| qst| mgy| nix| sre| dgx| tim| uqg| dhx| wei| myj| ogo| zfk| ect| jzv| jaf| nuu| nut| bxh| gii| did| cqb|