はじめてのパターン認識4章後編
- 2. はじめに
• 田中 秀典といいます
• 分析力をコアとするマーケティングソリューションカンパニーのコアじゃない部分
を担当
• あのねー、、すごく難しくてねー、、薄い内容しかねー、、しゃべれない、、(子
供のころの貴乃花)
• はじパタをいきなり勉強する人の理解度を測るモデルケースと思っていただけれ
ば、、
• 間違っているところがありましたら、指摘してください
- 5. 確率モデルの種類
• ノンパラメトリック ・・ 仮説を設定しない。傾向を結果で示唆するが、明確で
はない
一切の前提が必要ない
例: ヒストグラム法, K最近傍法(5章),カーネル密度推定=パルツェン密度推定
• パラメトリック ・・ 仮説を設定する。はまれば強力
前提条件
• 等分散性 : F検定、 ルベーン検定、 バートレット検定
• 正規分布 : t検定、 ウェルチのt検定(等分散でない場合)
• 標本サイズがある程度大きい
例: 離散的 - 二項分布、多項分布、ポアゾン分布
連続的 - 一様分布、指数分布、正規分布
- 7. • ゲプロー
• げぷろー
• イチロー
• GEPURO-
• @gepuro-
Webにおちてたパワポを拝借、、勝手にSpecial Thanks..
こっからが全然分からないぜ、、