2011-01-01から1年間の記事一覧

動く変分混合ガウス分布(実装編)- 動く PRML シリーズ(2)

こちらもどうぞ - 動く変分混合ガウス分布(導出編) 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 また、データの読み込み、プロットは混合ガウス分布の際に実装したものを再利用しますので…

動く変分混合ガウス分布(導出編)- 動く PRML シリーズ(2)

やりたいこと 動く PRML シリーズ、第2回は変分混合ガウス分布 (variational Bayesian Gaussian mixture model, VB-GMM) です。 はじめに、前回の繰り返しになりますが、反復繰り返し型の機械学習アルゴリズムを理解するためには、大きく分けて二つのステッ…

動く混合ガウス分布(実装編)- 動く PRML シリーズ(1)

こちらもどうぞ - 動く混合ガウス分布(導出編) 実装には python, SciPy と matplotlib を使います。 テストデータには Old Faithful 間欠泉データを使います。 データの読み込み Old Faithful 間欠泉データを PRML のホームページからダウンロードし、作業…

動く混合ガウス分布(導出編)- 動く PRML シリーズ(1)

はじめに 混合ガウス分布 (Gaussian Mixture Model, GMM) は、多次元の特徴量を持つデータ点の集合を機械学習により分類するための重要な手法です。特に、GMM は応用範囲が広く、様々な手法の基礎となっているため、自ら更新式を導出するなどして特性をよく…