グラフィカルモデルを使いこなす！～転移学習を表現してみる～ - 作って遊ぶ機械学習。

さて、今日は以前ご紹介したグラフィカルモデルを使って、転移学習（Transfer Learning）の一例をモデル化してみたいと思います。この記事を読んでいただければグラフィカルモデルを使ったベイズ学習が、機械学習における様々な問題設定に対して柔軟なアプローチを与えてくれることがわかっていただけるかと思います。 [必要な知識] 下記をさらっとだけ確認しておくといいです。 グラフィカルモデルの基礎 有向分離（Ｄ分離） ・グラフィカルモデルによる表現 今日は転移学習の一例をグラフィカルモデルを使って表現し、さらにグラフ上での推論を考えてみたいと思います。最後に、具体的なガウス分布を使った例を用いて簡単な実験をしてみたいと思います。 自分は転移学習に関して取り立てて何かやった経験がないので正直なところあまり深淵な議論はできないのですが、ここではとりあえず 「ある確率変数を推定する課題（ドメイン）

[hsato2011]

数式をグラフィカルモデルで表すもの