1.5　決定理論：学習メモ（by AI）
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1.5　決定理論：学習メモ（by AI）   LV2     Link：no title   2024/2/9
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Bishopの「Pattern Recognition and Machine Learning」の１．５章では、決定理論について解説されています。決定理論は、決定を行うための理論であり、機械学習においても重要な役割を担っています。

まず、本章では決定理論の基礎概念である、決定木やベイズ最適化を用いた決定の方法について説明されます。また、機械学習においては、正確性だけでなく、モデルの複雑さや汎化性能を考慮したモデルの選択が重要であることが述べられています。

さらに、本章ではベイズ決定理論についても解説されます。ベイズ決定理論は、事前分布や尤度関数、事後分布を用いて、決定を行う方法であり、確率的なアプローチに基づく決定理論の一つです。また、ベイズ決定理論を用いたクラス分類器であるベイズ分類器についても説明されます。

最後に、本章では決定理論と情報理論の関係についても触れられます。具体的には、決定理論におけるエントロピーの概念や情報量基準について説明され、特徴量の選択や次元削減に応用できることが述べられています。

決定理論は、機械学習における重要な理論の一つであり、本書においても詳細かつ体系的に解説されています。
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