階層ベイズ - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」階層ベイズ (hierarchical Bayes)† 通常の非階層的なベイズモデルではデータが与えられたときのパラメータの事後分布はベイズの定理により次式で与えられる \[\Pr[\theta|D]\propto\Pr[D|\theta]\Pr[\theta]\] すなわち，\(\Pr[\theta]\) に従ってパラメータ \(\theta\) が発生し，そのパラメータの下でデータ \(D\) が \(\Pr[D|\theta]\) に従って発生する． それを多段階にしたのが階層ベイズモデル． 超パラメータ \(\eta\) が \(\Pr[\eta]\) に従って発生，その超パラメータの下でパラメータ \(\theta\) が \(\Pr[\theta|\eta]\) に従って発生，さらに，そのパラメータの下でデータ \(D\) が \(\Pr[D|\theta]\) に従って発生す
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