Java Media Framework の使い方と動画・音声再生サンプル - BiBoLoG
リソース を resouce と書いているのに気づいた．resource のつもりだったのに． Java で 動画・音声を扱う手段として，公式的には JMF（Java Media Framework）が用意されている．公式の説明書を読むとかサンプルコードを読むとかが王道だろうが，面倒だった．イケてる日本語文献が見つかったから使ってみる． 本エントリでは情報元，インストール方法，やったことを記述した． 情報 Java SE Desktop Technologies - Java Media Framework API (JMF) JMF 2.1.1e Software http://fry.no.coocan.jp/ Java Media Framework プログラミングガイド A.R.N > 書庫 > JMF入門 SAKURAI's site 2003年6月の技術日記 2004年5月の技
最尤推定と EM アルゴリズム - kenta1984の日記
最尤推定と EM アルゴリズムのまとめ。 基本的には、最尤推定の発展バージョンが EM アルゴリズム。 言い換えれば、EM アルゴリズムは最尤推定が基本にあるために、EM アルゴリズムを理解するためには最尤推定を理解することが必須。 最尤推定 最尤という言葉のせいで難しいイメージがあるが、極めて簡単。 表が 0.3 の確率で出るコイン A と表が 0.8 の確率で出るコイン B があるとする。 今、A か B か分からないがどちらかのコインを 3 回続けて投げたら、表、裏、表という順番で出た。 さあ、どっちのコインを投げたでしょう？ このときに最尤推定を使えば簡単に分かる。（というか、最尤推定使わなくても感覚で分かるけど…） コイン A を使ったときの確率（＝尤度）は、 0.3 × （1−0.3） × 0.3 ＝ 0.063 コイン B を使ったときの確率（＝尤度） 0.8 × （1−0.
多項分布の最尤推定 - nokunoの日記
多項分布の最尤推定は確率モデルの基本中の基本であるが，意外と知らない人も多いので説明しておきたい．ここでいう多項分布は離散変数，たとえば単語や商品，ユーザなどの種類を表す変数の分布である．多項分布は頻度の分布を意味する場合もあるが，今回はNLP業界の慣習にならって観測回数が1回の場合を指す．このような変数はカテゴリカル変数などと呼ばれるらしい． 今，確率でi番目の単語が観測されるものとする．確率なので次の制約が成り立つ．この分布の元で単語が回観測されたとする．パラメータの元でこのような観測がされる確率を尤度関数と呼び，その対数は対数尤度関数と呼ばれる．各観測が上記離散確率の独立同分布に従うとすると，対数尤度関数は以下で表される．最尤推定は，観測値が与えられたときにこの対数尤度関数を最大とするようなパラメータを求める推定方法である．離散変数の場合は先ほどの制約を満たす中で上の対数尤度関数を最
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Java Media Frameworkのインストール手順
