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ノンパラメトリックベイズ モデルの複雑さが不明な場合 これまでに説明してきたK-means、EM、変分ベイズなどは、 モデルの複雑さ、たとえばクラスタリングにおけるクラスタ数 は予め分かっているとしてモデル推定した。 しかし、実際はクラスタ数が不明の場合が多い。 ノンパラメトリックとは 観測データに応じてモデル自体の複雑さも学 習する クラスタリングの場合は、クラスタ数が予め分かっ ていない場合。観測データに適したクラスタ数も 推定 データから学習するということの直観 有限個の正規分布を配分比πkでの混合モデル:式(NP1) クラスタ数Kの値を観測データから最適化することによっ て推定する。 基本的アイデア：無限次元の連続分布から観測データ に適応した有限次元の離散分布を学習する。 ( ) ( )∑= = K k kk NPxNxp 1 )1(|,| θππθ 無限次
DPMから学ぶノンパラベイズの思想 - nozyhの日記
はじめまして。そろそろ何かしら情報を発信していく必要性を感じたため、主に研究関連で、まとまったことがあれば記事にしていくことにしました。どれだけ更新出来るかは謎ですが。今回は、ノンパラベイズの基本をディリクレ過程を中心にまとめます。 機械学習におけるノンパラベイズは、出て来てから10年以上経っていることもあり、大分一般的な話題になってる気がしますが、例えばブログできちんと分かりやすく説明したものってほとんどないように思います。僕がそもそも研究系のブログをあまりチェックしないというのもあるかもしれないですが、、、。個人的には去年の夏頃からの卒論で、Tehや持橋さんなどの論文を泣きながら読みつつ理解出来なかったので、その時の気持ちを思い出しながら書いてみたいと思います。例えばディリクレ過程（以下DP）を理解しようとして論文など読むと、DPはCRPと等価であるとか、SBPと等価であるとか書いてあ
日銀ｖｓメガバンク舌戦展開 マイナス金利導入後も銀行に毎年２１００億円の利息
日銀の「マイナス金利政策」の効果をめぐり、日銀とメガバンクが舌戦を展開した。黒田東彦（はるひこ）日銀総裁は米ニューヨークでの講演で「最強の金融緩和スキーム」と強調。一方、三菱ＵＦＪフィナンシャル・グループの平野信行社長は講演で「銀行業界にはネガティブ」と業界の利益を優先する発言を行った。 米コロンビア大で１３日（日本時間１４日）に講演した黒田総裁は、マイナス金利導入から約２カ月間で企業向け貸出金利や住宅ローン金利が低下したと言及。政策効果が「今後、実体経済や物価面にも着実に及んでいく」と期待感を示した。 また、「適用は当座預金残高の１割に満たず、直接的な影響は最小限に抑えた」と釈明した。 これに対し、三菱ＵＦＪの平野社長は１４日の講演で「残念ながら懸念を増大させる方向に働いてしまっており、企業や個人の投資を促すかどうかは分からない」と疑問を呈し、銀行業界への影響についても「マイナス金利（に
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ノンパラメトリックベイズ法