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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

統計

統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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chainerチュートリアル 確率 問6 尤度 最尤推定 MAP推定

BabyMan

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Chainerは、国産の深層学習フレームワークです。あらゆるニューラルネットワークをPythonで柔軟に書くことができ、学習させることが可能。GPUをサポートしており、複数のGPUを用いた学習も直感的に記述できます。

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統計は、集団現象を数量で把握することです。また、調査で得られた性質や傾向を数量的に表したデータのことをいいます。

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投稿2020/11/04 07:28

前提・実現したいこと

chianerのチュートリアルに取り組んでいます。
webで調べても回答解説がでてこないため、質問させていただきます。
以下の問題はどのようにとけばよいのでしょうか。
一番下にURLを記します。

問題文

問6.6
ポアソン分布は正の実数 λ>0 をパラメータとして持つ分布です。0 以上の整数値を取る確率変数 X が以下の確率値に従うとき、X はポアソン分布に従うと言います。

p(X=k)=λke−λk!(k=0,1,2,…).
いま、ある交差点で特定の時間帯に存在する歩行者の人数のをポアソン分布でモデル化することを考えます。 X を特定の時間帯に存在する歩行者の人数を表す確率変数とします。確率 p(X=k) は上記のポアソン分布に従うとします。

20日間の観測結果によると、i 日目には 10+i 人の歩行者を観測したことが分かっているとします。(i=1,2,…,20)

観測データに対する対数尤度を求めて下さい。

対数尤度を最大にする λ の値を求めて下さい。

で求めた λ をパラメータとして用いたとき、k=0,1,…,50 に対して p(X=k) をプログラムを用いて計算して下さい。なお、累乗 λk の計算には組み込み関数の pow を、階乗 k! の計算には math モジュールにある math.factorial を用いると便利です。

問6.7
6章の例6.7.1 にあるコイントスの試行で、事前確率 p(θ) を以下のように変更した場合にどうなるかを考えてみます。

p(θ)={30(1/3≤θ≤3/2)(otherwise)
コインを10回振って9回表が出て1回裏が出たとき、MAP 推定によってパラメータ θ を推定して下さい。

試したこと

チュートリアルの尤度、最尤推定、MAP推定の簡単な例を見てもわかりませんでした。よろしくお願いします。

chainerチュートリアル

参照:https://tutorials.chainer.org/ja/Exercise_Step_01.html

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