ベイズ情報量規準 (Bayesian information criterion; BIC)

パラメータで記述されたモデルのクラスからモデルを選択する基準.Schwarz情報量規準とも呼ばれる. k 個のパラメータをもつ分布 \(f(x|\theta)\) に従って N 個のデータがサンプルされているとき,次式を最大化するモデルを選択する. \[\mathrm{BIC}=-2\log(\Pr[\{x\}^N|\theta])+k\log{N}\] ただし,\(\Pr[\{x\}^N|\theta]\) は尤度.

形式的には MDL と同じだが,導出過程は異なる.

--しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:10:43