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​『「ガウス過程と機械学習」Pythonのnumpyだけで実装するガウス過程回帰』
https://qiita.com/ogi-iii/items/cf16e13ec09340016121 by @ogi_iii @​Qiita

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『ガウス過程と機械学習』Pythonのnumpyだけで実装するガウス過程回帰 - Qiita

最近[『ガウス過程と機械学習』](https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4061529269/hikarus0sem0y-22/)を読んだので、Pythonで実装してみました。 内容として...

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​『【ベイズ深層学習】Pyroでベイズニューラルネットワークモデルの近似ベイズ推論の実装』
https://qiita.com/sig_kdy/items/51ec2fe5d5433aaeb257 by @sig_kdy @​Qiita

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【ベイズ深層学習】Pyroでベイズニューラルネットワークモデルの近似ベイズ推論の実装 - Qiita

今回は,確率的プログラミング言語[『Pyro』](https://pyro.ai/)を使って2層ベイズニューラルネットワークモデルに対して変分推論(平均場近似),ラプラス近似,MCMC(NUTS)の3つの手法を試してみました. [『ベ...

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​『【青本】トピックモデルの自分用メモ』
https://qiita.com/rinki/items/162ec97b5e3c5a0a73c4 by @rinki @​Qiita

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【青本】トピックモデルの自分用メモ - Qiita

# Chapter1 略 # Chapter2 ユニグラムモデル 重要なこと 文書の集合$W=(w_1,w_2,...,w_D)$ 単語vが出現する確率$\phi_v$ 確率なので、$v:1toV sum(\phi_v)...