広く使える情報量規準
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広く使える情報量規準（ひろくつかえるじようほうりょうきじゅん、英: Widely applicable information criterion、略称: WAIC）または渡辺・赤池情報量基準（Watanabe–Akaike information criterion、WAIC）は、特異的統計モデルに対する赤池情報量基準 (AIC) の一般化版である[1]。2009年に渡辺澄夫が発表した[2]。
- ^ Sumio Watanabe (2010). “Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory”. Journal of Machine Learning Research 11: 3571–3594.
- ^ 広く使える情報量規準(WAIC)の続き
- ^ Sumio Watanabe (2013). “A Widely Applicable Bayesian Information Criterion”. Journal of Machine Learning Research 14: 867–897.
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