gihyo.jp での機械学習連載の第２回が公開されました。
- 「機械学習 はじめよう」第2回 確率の初歩
- http://gihyo.jp/dev/serial/01/machine-learning/0002
今回は確率の話をチマチマしていますが、確率の定義とかそこらへんは結構あっさりで、実は「独立性」が隠れメイン。
ナイーブベイズや変分ベイズなどの「独立性」が大きなポイントになる範囲を勉強したときに、「どうして独立性を考えるのか＆考えていいのか」というのは非常に悩まされたところ。
自分が機械学習を勉強する過程でハマったり悩んだりした部分について、「どうしてそうなのか」「どう考えればいいか」ということを連載の中で説明したい、というのが基本ポリシーなので、今後も結構偏りのある内容になっていくと思います。
第１回では、showyou さんに「図がない」と怒られましたが、今回ももちろんありません(笑)。
条件付分布と周辺分布については図で説明するのがポピュラーなので、今回さすがにそこには図を入れようかと思わないでもなかったのですが、自分の理解のプロセスが「図でわかったつもり(実はあんまりわかってなかった)」→「条件付分布や周辺分布を手で計算してみたら、スカッとわかった」という感じだったので、図は放っておいて、ちょうどそういう計算を入れる内容にしました。
ここにも自分のハマったポイントが強く反映されていますね。
次回はいよいよ実践編。もう一人の執筆者、恩田さんの出番です。
連載は毎月 10日と 25日の前後に更新される予定ですので、これからも楽しみにしていただけると嬉しいです。
