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開始行:
* 赤池情報量規準 (Akaike information criterion; AIC) [#gf...
//ここには %項目の説明を書いてください．
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...
いろいろなサンプリングに対して，真の対数尤度と経験対数尤...
ここで，χ二乗分布の平均が自由度kに等しいので，置き換えて...
\[\mathrm{AIC}=-2\log[\Pr(\{x\}^N|\theta)]+2k\]
第1項はk次のモデルでの最大尤度，第2項はパラメータを増やす...
> -- しましま
**関連項目 [#ua8a2a15]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[赤池情報量規準]]
-[[Akaike information criterion]]
#br
-[[モデル選択]]
-[[MDL]]
-[[BIC]]
#br
-[[検索:赤池情報量 AIC]]
**リンク集 [#z03712bf]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[A Cartoon Guide to AIC, BIC>http://www.cs.cmu.edu/~zhu...
#br
-[[Wikipedia:Akaike_information_criterion]]
**関連文献 [#b2937472]
-基本文献~
H. Akaike, "A New Look at The Statistical Model Identific...
[[GoogleScholarAll:A New Look at The Statistical Model Id...
-日本語古典 坂元，石黒，北川：情報量統計学，共立 ISBN: 4-...
Amazon.co.jpへのリンク：&amazon(4320021711);
-AICの一般化を含めて 小西，北川：情報量規準，朝倉 ISBN: 4...
Amazon.co.jpへのリンク：&amazon(4254127820);
-[[Book/データマイニングの基礎]] 5.3.2節
-[[Book/パターン認識(Rで学ぶデータサイエンス5)]] 4.3節
終了行:
* 赤池情報量規準 (Akaike information criterion; AIC) [#gf...
//ここには %項目の説明を書いてください．
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...
いろいろなサンプリングに対して，真の対数尤度と経験対数尤...
ここで，χ二乗分布の平均が自由度kに等しいので，置き換えて...
\[\mathrm{AIC}=-2\log[\Pr(\{x\}^N|\theta)]+2k\]
第1項はk次のモデルでの最大尤度，第2項はパラメータを増やす...
> -- しましま
**関連項目 [#ua8a2a15]
//関連する%項目%をリストしてください．
-[[赤池情報量規準]]
-[[Akaike information criterion]]
#br
-[[モデル選択]]
-[[MDL]]
-[[BIC]]
#br
-[[検索:赤池情報量 AIC]]
**リンク集 [#z03712bf]
//関連するWWW資源があればリンクしてください．
-[[A Cartoon Guide to AIC, BIC>http://www.cs.cmu.edu/~zhu...
#br
-[[Wikipedia:Akaike_information_criterion]]
**関連文献 [#b2937472]
-基本文献~
H. Akaike, "A New Look at The Statistical Model Identific...
[[GoogleScholarAll:A New Look at The Statistical Model Id...
-日本語古典 坂元，石黒，北川：情報量統計学，共立 ISBN: 4-...
Amazon.co.jpへのリンク：&amazon(4320021711);
-AICの一般化を含めて 小西，北川：情報量規準，朝倉 ISBN: 4...
Amazon.co.jpへのリンク：&amazon(4254127820);
-[[Book/データマイニングの基礎]] 5.3.2節
-[[Book/パターン認識(Rで学ぶデータサイエンス5)]] 4.3節
ページ名:
![[PukiWiki]](image/ibisforest.png "[PukiWiki]")
