スライド概要 2022年8月14-16日に行われたベイズ統計学勉強会'22夏（いわゆるベイズ塾夏合宿）での発表に使ったスライドです。質問・ご意見等がございましたらメール（h.muto[at]zm.commufa.jp）等でお知らせください。
EMアルゴリズムとともだちになろう | ドクセル
スライド概要 2022年8月14-16日に行われたベイズ統計学勉強会'22夏（いわゆるベイズ塾夏合宿）での発表に使ったスライドです。質問・ご意見等がございましたらメール（h.muto[at]zm.commufa.jp）等でお知らせください。
線形回帰を１つ１つ改造して変分オートエンコーダ（VAE）を作る - 作って遊ぶ機械学習。
こんばんは． 今日は統計や機械学習において最も基本となる手法である線形回帰から出発し，１つ１つモデルや学習方法に変更を加えていき，最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ（variational auto-encoder，VAE）*1*2を導いていきたいと思います． 2014年に発表されたVAEは，勾配近似を得るためのreparametrization trickや，効率的に潜在変数を近似推論する認識モデル（recognition model, inference model）の導入，確率的勾配法（stochastic gradient descent，SGD）の2重適用など，様々なアイデアが散りばめられている確率的生成モデルです．背景としては，当時ニューラルネットワークを用いて画像を生成するといったアプローチが（CNNを使った識別などと比べて）そ
Rのflexmixパッケージで混合分布モデルによるクラスタ分析を行う。 - Analyze IT.
Rで混合分布クラスタリングを行うときに有名なパッケージとしてflexmixが存在します。この記事ではflexmixの簡単な使い方を解説します。 flexmix自体は潜在クラス回帰を行うパッケージなのですが、混合分布クラスタリングを行うことも出来ます。 flexmixはRのglmクラスを用いてモデルを表現出来るため、他のパッケージに比べて柔軟なモデリングが可能というメリットがあります。 そもそも、混合分布クラスタリングとはなんぞやという人は以下の本文を参考にしてください。 １．モデルベースのクラスタリングとは クラスタリングは代表的なものとして、以下の３つの方法が存在します。 おそらくk-meansと階層的クラスタ分析はみなさんご存知でしょう。 分類 メリット・デメリット 手法 階層的手法 ＋データを樹形図として表現可能 ‐データ数が多いと、樹形図として表現できないのでデータ数が絞られる。
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