からっぽのしょこ

読んだら書く!書いたら読む!同じ事は二度調べ(たく)ない

ベイズ推論

【Python】3.5:混合ユニグラムモデルの周辺化ギブスサンプリングの実装【青トピックモデルのノート】

はじめに 『トピックモデル』(MLPシリーズ)の勉強会資料のまとめです。各種モデルやアルゴリズムを「数式」と「プログラム」を用いて解説します。 本の補助として読んでください。 この記事では、混合ユニグラムモデル(混合カテゴリモデル)に対する周辺化ギ…

【R】3.4:混合ユニグラムモデルの変分ベイズ推定の実装:ループなし版【『トピックモデル』の勉強ノート】

はじめに 機械学習プロフェッショナルシリーズの『トピックモデル』の勉強時に自分の理解の助けになったことや勉強会資料のまとめです。トピックモデルの各種アルゴリズムを「数式」と「プログラム」から理解することを目指します。 この記事は、3.4節「変分…

【Python】10.1.3:一変数ガウス分布の変分推論の実装【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでの実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、10.1.3項の内容です。平均と精…

【R】10.1.3:一変数ガウス分布の変分推論の実装【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでの実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、10.1.3項の内容です。平均と精…

10.1.3:一変数ガウス分布の変分推論の導出【PRMLのノート】

はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでの実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、10.1.3項の内容です。平均と精…

【Python】4.4.4:ガウス混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.4項の内容です。「観測モ…

【R】4.4.4:ガウス混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.4項の内容です。「観測モ…

【Python】4.3.4:ポアソン混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.4項の内容です。「観測モ…

【R】4.3.4:ポアソン混合モデルにおける推論:崩壊型ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.4項の内容です。「観測モ…

【Python】4.3.3:ポアソン混合モデルにおける推論:変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.3項の内容です。「観測モ…

【R】4.3.3:ポアソン混合モデルにおける推論:変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.3項の内容です。「観測モ…

【Python】4.3.2:ポアソン混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.2項の内容です。「観測モ…

【R】4.3.2:ポアソン混合モデルにおける推論:ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.3.2項の内容です。「観測モ…

4.2.2:変分推論【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.2.2項の内容です。混合モデ…

【Python】3.4.3:多次元ガウス分布の学習と予測:平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.4.3項の内容です。「尤度関…

【R】3.4.3:多次元ガウス分布の学習と予測の実装:平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.4.2:多次元ガウス分布の学習と予測:精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.4.2項の内容です。「尤度関…

【R】3.4.2:多次元ガウス分布の学習と予測の実装:精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.4.1:多次元ガウス分布の学習と予測:平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.4.1項の内容です。「尤度関…

【R】3.4.1:多次元ガウス分布の学習と予測の実装:平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.3.3:1次元ガウス分布の学習と予測:平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.3.3項の内容です。「尤度関…

【R】3.3.3:1次元ガウス分布の学習と予測の実装:平均・精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.3.2:1次元ガウス分布の学習と予測:精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.3.2項の内容です。「尤度関…

【R】3.3.2:1次元ガウス分布の学習と予測の実装:精度が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.3.1:1次元ガウス分布の学習と予測:平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.3.1項の内容です。「尤度関…

【R】3.3.1:1次元ガウス分布の学習と予測の実装:平均が未知の場合【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.2.3:ポアソン分布の学習と予測【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.2.3項の内容です。尤度関数…

【R】3.2.3:ポアソン分布の学習と予測の実装【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…

【Python】3.2.2:カテゴリ分布の学習と予測【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、3.2.2項の内容です。尤度関数…

【R】3.2.2:カテゴリ分布の学習と予測の実装【緑ベイズ入門のノート】

はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」によって、「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでくださ…