この記事は何? szdr.hatenablog.com に引き続き、「ベイズ推論による機械学習入門」で紹介されているアルゴリズムを実装・実験していきます。 www.kspub.co.jp 今回は4章の「ポアソン混合モデルにおける推論」で紹介されている、ポアソン混合モデルのためのギブスサンプリング・ポアソン混合モデルのための変分推論を実装・実験しました。 やりたいこと 以下の図で表されるような二峰性の1次元データを考えます。 このデータは、から300個サンプリング、から200個サンプリングした合計500個のサンプルです。 この1次元データをつのクラスタに割り当てる問題をこの記事では考えます。 混合モデルのデータ生成過程を以下のように考えます。 2つのクラスタの混合比率が事前分布から生成される それぞれのクラスタに対する観測モデルのパラメータが事前分布から生成される に関して、に対応するクラス