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【Zansa】第12回勉強会 -PRMLからベイズの世界へ
- 2. 自己紹介 植木 大地 慶応義塾大学大学院 M2 twitter：@PlantEarth 専攻：(柔らかい)理論統計学か計算機統計 研究：Principal Pointsの推定 最近の興味：電気回路
- 3. Principal Points 一言で言うと，分布を仮定した上でのk-means法 k-means法：クラスタリング法の一つ． Definition - 𝒚 𝑗 ∈ 𝑹 𝑝 (1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘) をある𝑘個の点の組とする． このと き𝒙 ∈ 𝑹 𝑝 に対する最小距離を以下のように書く． 1/2 𝑑 𝒙 𝒚1 , 𝒚2 , … , 𝒚 𝑘 = min 𝒙− 𝒚𝑗 ′ 𝒙− 𝒚𝑗 1≤𝑗≤𝑘 p次元のあるベクトル𝑿 に対するk-principal points 𝝃 𝑗 (1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑘) の組は，以下のようなk個の点の組 {𝝃1 , 𝝃2 , … , 𝝃 𝑘 }で定義される． 𝐸[𝑑 2 𝑿 𝝃1 , 𝝃2 , … , 𝝃 𝑘 ] = min 𝑝 𝐸[𝑑 2 𝑿 𝒚1 , 𝒚2 , … , 𝒚 𝑘 ] 𝑦 𝑗 ∈𝑅 ,1≤𝑗≤𝑘
- 4. いきなりですが… あなたは頻度主義者ですか？ それとも，ベイジアンですか？ 僕は俄然ベイジアンです．
- 5. 統計学の宗派 頻度主義者 必ず真の値はある． それにしか興味はない． 統計学者 VS ベイジアン 大体値がわかればいいや． (パラメータに分布を仮定する) 頻度主義者「ベイジアン、お前雑すぎるだろ^ω^#」 ベイジアン「いい結果が得られればいいんだよm9(^Д^)」 実際にはそこまで明確に分かれているわけでもないようです． リッジ回帰パラメーターの推定がベイズ推定量と同値になるとか， 頻度主義でも怪しいことをし始めると同じことになったりします．
- 6. では， 統計的学習と機械学習の差は なんでしょうか？
- 7. 統計的学習と機械学習 頻度主義者に基づいた， 統計的学習 少し数学的な手法 重回帰，判別分析，主成分分析，数量化Ⅲ類… ヒューリスティックな方法， 機械学習 悪く言えば適当 k-means法，SVM，ニューラルネットワーク… 統計的学習「機会学習、お前雑すぎるだろ^ω^#」 機械学習「いい結果が得られればいいんだよm9(^Д^)」
- 8. ある見方からすれば… 頻度主義的統計的学習 統計的学習 ベイズ的統計学習 ベイズ的機械学習 機械学習 その他機械学習 統計的機械学習なる言い方をされている方々もいるので， 見方が統一されているわけではありません． cf：http://www.nii.ac.jp/userdata/karuizawa/h23/111104_3rdlecueda.pdf
- 9. 少しベイズの定理の復習
- 10. ベイズの定理 普通に書くと， 𝑃 𝑏 𝑎 𝑝(𝑎) 𝑝 𝑎 𝑏 = 𝑃(𝑏) データが与えられた時のパラメータを求めるとき風に書くと， 𝑃(𝐷|𝑥)𝑝(𝑥) 𝑃 𝑥 𝐷 = 𝑃(𝐷) 忘れたら， 𝑃 𝑎, 𝑏 = 𝑝 𝑎 𝑏 𝑝 𝑏 = 𝑝 𝑏 𝑎 𝑝(𝑎) から作ればOK
- 12. 𝑃(𝐷|𝑥)𝑝(𝑥) ベイズの定理右辺の分母（ の𝑃(𝐷)の部分）の 𝑃(𝐷) 値を求めるのは，実は超大変． 求めるのを回避する方法は幾つかあって， • 事前分布を共役事前分布にする • ちょっと複雑な分布になると無理…(ex. 混合ガウス分布 • マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)を使う • なんでもいける神様！ 今回は関係ありません
- 13. 今日は， “ベイズの考え方を入れた統計的学習” を少し見てみます．
- 14. と，その前にPRMLの紹介
- 15. PRML 英語：Pattern Recognition And Machine Learning 日本語：パターン認識と機械学習 英語版はネットに落ちてます．
- 16. PRML 勉強会 月１ 隔週
- 17. ベイズの考え方を用いた線形回帰
- 18. 線形回帰といえば 𝑻 𝑦 𝒙, 𝒘 = 𝑤0 + 𝑤1 𝑥1 + 𝑤2 𝑥2 + ⋯ = 𝒘 𝒙 𝒙:データ， 𝒘:パラメータ というモデルの下，データX(−1) = 𝒙 𝑖 , 𝑦 𝑖 , 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑁が 与えられたとき， 𝒘を求めたい． 最小二乗法的考え方で求めれば， 𝒘= 𝑋 𝑇 𝑋 −1 𝑋 𝑇 𝒚 で求まる．なお，最小二乗法は最尤法の一つ．
- 19. モデル 𝑀−1 𝑀−1 𝑦 𝒙, 𝒘 = 𝑤0 + 𝑤𝑗 𝜙 𝑗 𝒙 = 𝑤𝑗 𝜙 𝑗 𝒙 𝜙0 = 1 𝑗=1 𝑗=0 −1 𝑡~𝑁 𝑦 𝒙, 𝒘 , 𝛽 という，一次線形モデル． 𝒙:データ，𝜙 𝑗 :基底関数， 𝒘:回帰係数， 𝛽:精度 今，𝑤 𝑗 にそれぞれ以下のような事前分布を考える． 𝑝 𝒘 = 𝑁(𝒘|𝒎 𝟎 , 𝑆0 ) 𝒎 𝟎 : 𝒘の期待値，𝑆0 :分散共分散行列 データ𝒕が得られた時 逐次学習しようと思うと 𝒕を用いて𝑝(𝒘)を更新することを考える． 時間𝑁 + 1において𝑡 𝑁+1 が得られた時の更新 𝑝 𝒘 𝑡 = 𝑁 𝒘 𝒎 𝑵, 𝑆 𝑁 を考えると， −1 𝒎 𝑵 = 𝑆 𝑁 (𝑆0 𝒎 𝟎 + 𝛽Φ 𝑇 𝒕) 𝑝 𝒘 𝒕 𝑁+1 , 𝒙 𝑁+1 , 𝒎 𝑁 , 𝑆 𝑁 = 𝑁 𝒘 𝒎 𝑁+1 , 𝑆 𝑁+1 𝑆 −1 = 𝑆0 + 𝛽Φ 𝑇 Φ 𝑁 −1 𝒎 𝑵+𝟏 = 𝑆 𝑁+1 (𝑆 𝑁 −1 𝒎 𝑵 + 𝛽𝚽 𝑁+1 𝒕 𝑵+𝟏 ) 𝜙0 𝑥1 ⋯ 𝜙 𝑀−1 (𝑥1 ) 𝑆 −1 = 𝑆 −1 + 𝛽Φ 𝑁+1 𝑡 𝑁+1 𝑁+1 𝑁 Φ= ⋮ ⋱ ⋮ 𝜙0 (𝑥 𝑁 ) ⋯ 𝜙 𝑀−1 (𝑥 𝑁 ) なお，𝒎0 = 𝟎, 𝑆0 = 𝛼 −1 𝐼と置く．
- 20. 逐次学習の例 真のモデル:𝑦 = −0.3 + 0.5𝑥 データ ~𝑁 𝑦 𝑥, 0.2 , 𝑥~𝑈(−1,1) 段々と，事後分布の山が鋭く なっていることがわかる． 一々大量データを回帰し直さ なくても逐次的に計算できる ようになった！