Bayes予測における尤度最大化とShannon entropy最大化の双対性

大西 俊郎

doi:10.11329/jjssj.45.119

特集：Bayes推測における諸問題

Bayes予測における尤度最大化とShannon entropy最大化の双対性

大西俊郎

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キーワード: Bayesiam model averaging, e-divergence, Gateaux differential, m-divergence, saddlepoint equality, equivalent thermodynamic principles

ジャーナルフリー

2015 年 45 巻 1 号 p. 119-141

DOI https://doi.org/10.11329/jjssj.45.119

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抄録

Bayesian model averagingの枠組みでBayes予測に関するリスク最小問題を定式化する．予測のよさは双対なKullback-Leilber divergence損失によって測る．損失の双対性を通じて，統計学における2大原理である尤度最大化とShannon entropy最大化の双対性が明らかになる．

責任著者(Corresponding author)

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