MLを学ぶ勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

ML学習への勇気：可能性、MLE、およびMAPの解読

猫の食好みとともに

「MLを学ぶ勇気」へようこそ。このシリーズでは、複雑な機械学習の概念をわかりやすく、くつろいだ対話風に紹介します。これは「The Courage to Be Disliked」のような魅力的なスタイルですが、MLに焦点を当てています。

今回の記事では、私たちのメンターと学習者のコンビがMLEとMAPといった統計的な概念についての新しい議論に入ります。この議論は、L1＆L2正則化の以前の探求に新たな視点をもたらすための基礎を築きます。完全な理解のためには、この記事を読む前に「Courage to Learn ML：L1＆L2正則化を解読する（パート3)」もおすすめします。

この記事は、あなたがQ＆Aスタイルで抱えている基本的な疑問に取り組む設計になっています。いつものように、同様の質問を抱えている場合は、正しい場所に来ています：

• 「尤度」とは何ですか？
• 尤度と確率の違い
• 機械学習の文脈で尤度はなぜ重要ですか？
• MLE（最尤推定）とは何ですか？
• MAP（最大事後確率推定）とは何ですか？
• MLEと最小二乗法の違い
• MLEとMAPの関連と違い

「尤度」とは何ですか？

尤度、具体的には尤度関数は、与えられたデータが異なるモデルパラメータセットの下で観測される確率を評価するために使用される統計的な概念です。尤度（関数）と呼ばれるのは、統計モデルのさまざまなパラメータ値の下で現在のデータがどれほど観測されやすいかを量化する関数であるためです。

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尤度は確率に似ていますが、確率の一種ですか？もし違う場合、どのように異なるのですか？

尤度と確率の概念は統計学では根本的に異なります。確率は既知のパラメータや分布のもとで将来の特定の結果を観測する可能性を測定するものです…

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