第二章p37
公式（2.52）及（2.53）
引數w
\boldsymbol w
w的後驗分布為
p (w
∣x,y
;ν,σ
)=p(
w,y∣
x;ν,
σ)∑w
p(w,
y∣x;
ν,σ)
(2.52)=
p(y∣
x,w;
ν,σ)
p(w;
ν)p(
y∣x;
ν,σ)
∝p(y
∣x,w
;ν,σ
)p(w
;ν)(
2.53
)\begin p(\boldsymbol w|\boldsymbol x,\boldsymbol y;\nu,\sigma) &=\fracp(\boldsymbol w,\boldsymbol y|\boldsymbol x;\nu,\sigma)} &(2.52) \\ &= \frac \\ &\propto p(\boldsymbol y|\boldsymbol x,\boldsymbol w;\nu,\sigma)p(\boldsymbol w;\nu) &(2.53) \end
p(w∣x,
y;ν,
σ)=
∑wp
(w,y
∣x;ν
,σ)p
(w,y
∣x;ν
,σ)
=p(y
∣x;ν
,σ)p
(y∣x
,w;ν
,σ)p
(w;ν
)∝p
(y∣x
,w;ν
,σ)p
(w;ν
)(2
.52)
(2.5
3)其中p(y
∣x,w
;ν,σ
)p(\boldsymbol y|\boldsymbol x,\boldsymbol w;\nu,\sigma)
p(y∣x,
w;ν,
σ)//(在非似然解釋下 此概率為x,w
\boldsymbol x,\boldsymbol w
x,w兩事件條件下y
\boldsymbol y
y的概率)
為w
\boldsymbol w
w的似然函式（在y
\boldsymbol y
y已知的條件下不同引數w
\boldsymbol w
w對其分布的影響）
p (w
,y∣x
;ν,σ
)p(\boldsymbol w,\boldsymbol y|\boldsymbol x;\nu,\sigma)
p(w,y∣
x;ν,
σ)解釋為x
\boldsymbol x
x事件下w，y
\boldsymbol w，\boldsymbol y
w，y同時發生的概率
θ ∗,
θ′∗=
arg minθ
,θ′1
n∑ni
=1l(
x(i)
,x′(
i))=
arg minθ
,θ′1
n∑ni
=1l(
x(i)
,gθ′
(fθ(
xi))
)\begin \theta ^,\theta ^&= \argmin\limits_}\frac\sum_^l\left (\textbf^,\textbf^ \right )\\ &=\argmin\limits_}\frac\sum_^l\left (\textbf^,g_}\left ( f_\left ( \textbf^\right )\right )\right ) \end
θ∗,θ′∗
=θ,
θ′ar
gmin
n1
∑ni=
1l(
x(i)
,x′(
i))=
θ,θ′
argm
inn
1∑n
i=1
l(x(
i),g
θ′(
fθ(
xi))
)lstm講解
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