machine-learning - 機械学習における頻度論的見解のまとめ

Question

私は ESL と PRML を読みました。PRML はベイジアン ビューと同様に私には理解しやすいものです。しかし、PRML は私のような統計学のバックグラウンドを持たない人には難しすぎます。頻度論的ビューの要約を提供したり、説明したりできる人はいますか?それは簡単に？

Answer 1

私の意見では、それを簡潔にするのは少し難しいです。それは、世界の 2 つの異なるビジョンを陳腐化するようなものです。

それにもかかわらず、単一の引数への非常に短い削減は次のようになります。

• 頻度論者は隠れパラメータを確率変数として扱わず、主観的な事前確率でそれらを記述しようともしません。

これは、2 つのアプローチにおけるパラメーター推定アルゴリズムの複雑さなどの引数に深く触れる良い議論です。

これは、有名な Langford のブログで発生した古い議論です。

そして、少なくともさまざまな視点を理解するために少しの統計が必要であるという私の主張を確認するために、ここにビデオがあります.