ハイパーパラメータ

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ベイズ統計学
統計学

理論
許容決定規則ベイズ効率性ベイズ確率確率の解釈ベイズの定理ベイズ因子ベイズ推定ベイジアンネットワーク事前確率事後確率尤度共役事前分布事後予測分布ハイパーパラメータハイパーパラメータの事前分布等確率の原理最大エントロピー原理経験ベイズ法クロムウェルの差止め規則ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼス定理シュワルツ情報量規準信用区間最大事後確率推定根源的蓋然論
技法
ベイズ線形回帰ベイズ推定量近似ベイズ計算マルコフ連鎖モンテカルロ法
表話編歴

ハイパーパラメータ（超母数、英語: Hyperparameter）とは、推論や予測の枠組みの中で決定されないパラメータのことを指す。損失関数の正則化項の影響度を表す係数などが該当する。ハイパーパラメータは、多くの場合、あらかじめ値の候補を用意しておき、各候補に対して、それを一定の値として一旦採用し、予測や推論を行い、最終的に最も性能の良いモデルのハイパーパラメータを採用する。よって、ハイパーパラメータには人間の任意性がある。これを解決する方法として、ハイパーパラメータを確率変数と見做し、事前分布を導入する、エビデンス近似というベイズ的手法が存在する。

ハイパーパラメータ

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