5月24日（金）に，第2回学生ゼミが開催されました．
今回は，「パターン認識と機械学習」（C.M.ビショップ，2012）の第2章「確率分布」のうち，2.3.2 「周辺ガウス分布」までの範囲を，D2の諸田さんから発表がありました．
ベルヌーイ分布について，平均が変化したらグラフがどのように変化するのか，Google Colabにて実際に分布を表示して説明して下さり，とても分かりやすかったです．また，ベータ分布において，平均μの超パラメータaとbが0~1の範囲の時に描かれるグラフの感覚的な理解をどのようにとらえればよいのかについて白熱した議論が展開され，大変充実したゼミとなりました．
次回は，第2章「確率分布」の中編にあたる2.3.3~2.3.9までを扱う予定です．
The second student seminar was held on May 24.
This time, Mr. Morota (D2) presented the content up to section 2.3.2 in Chapter 2 “Probability Distributions” of “Pattern Recognition and Machine Learning” (C.M. Bishop, 2012).
He explained “Bernoulli distribution” displayed on Google Colab and demonstrated how the graph changes when the mean parameters changed. By doing so, we could understand so easy. In the section of Beta distribution, we had an intense discussion on how to intuitively understand the graph when the hyperparameters a and b of the Beta distribution are in the range of 0 to 1.
Next week, the middle of chapter 2 “Probability Distribution” will be covered.
投稿者｜下田（Shimoda）
