[Qiita3本目]3種類の基底関数によるベイズ線形回帰の実装

[noguchikazuki]

取り組んだトレーニングの概要

ベイズ線形回帰をpythonで実装しました。実装の流れをメインに説明しています。また、予測分布の導き方も計算しました。
close #123 　

hackmdのリンクです。(https://hackmd.io/Sw8TjYDSTKOZM94IMVumdQ?view)

獲得を目指したスキル

• pythonでの実装方法
• ベイズ線形回帰の導出説明(一部省く)

Action list

• ベイズ線形回帰の実装
• ベイズ線形回帰の導出

感想＆次に取り組むトレーニング

数式通りにプログラムを組んだら何か動いたという感じです。
ベイズ線形回帰のイメージが掴めていません。特に観測データ点付近の予測分布の分散が小さくなるイメージが難しいです。また、一部計算式で導き出せていない箇所もあり、今後の課題です。3つのQiita記事(リッジ回帰、特異値分解)のなかで最も難しく重たい内容だと感じました。

[yoneda88]

お疲れ様です。コメントはhackmd。確認よろ

[ae14watanabe]

ご苦労様でした！ミニマルな感じでいいですね！

基本的にはあんまり言うこと無くて、細かいことはコメント見てください。
書いてある情報的に、「一緒に実装してみよう！」感をもっと出す語り口にしたほうが読みやすいしコンセプトも明確になって、津野君の方の記事とも差別化できると思います。

ナイスファイトー！！！

[senoura]

お疲れ様です！
コメントしました
すぐ直せる範囲なのでもうapproveします

[TetraMiyazaki]

お疲れ様です.

ベイズ線形回帰は新しい観測値(測定値) 𝑥𝑛𝑒𝑤 を入力としたときに出力である推定値 𝑦𝑛𝑒𝑤 の確率を関数のパラメータをデータセットから推定することで求めるものです。

ここちょっと気になりました。HackMDでもコメントしているので見てみてください。

[takuro-Ishida]

石田なりにコメントしました.
必ず修正して欲しいコメントが石田の中でないのでApproveします.

[Kusumoto-Keisuke]

お疲れ様です．

実装メインって感じで津野君とは違った良さがあると思いました（コンテンツにも違いはありますが）．
コメントしました．すべて間違いの指摘というわけではないので，いい感じに取捨選択してください．大きな変更は必要ないと思ったのでApproveします．

[ae14watanabe]

コメント、HackMDの方にすこーしだけ足しました。修正したもの、してないものが後から自分でわかるように、対応したコメントに関してはreplyで修正しました、ぐらい送っといていいと思いますよ。

[TetraMiyazaki]

Conflictしてたの気持ち悪かったので、こちらで解消しました。