(機械学習)混合ガウス分布におけるEMアルゴリズムを実装を交えて丁寧に理解しようとした - Qiita

はじめに 現在、ベイズ推論について勉強しています。今回、混合ガウス分布におけるＥＭアルゴリズムについて私の理解を記しておこうと思います。 勉強を進めていく中で、簡単な例で良いので図示したり具体化しながら考えることで式や言葉の理解が非常に早く進むなぁ、と感じています。 なので、なるべく実装を交えて理解しやすい記事にできたら良いなと思います。 今回こちらの記事を多大に参考にさせて頂きました。概念から式変形、実装に至るまで非常にわかりやすくまとめられております。 EMアルゴリズム徹底解説 https://qiita.com/kenmatsu4/items/59ea3e5dfa3d4c161efb EMアルゴリズムとは EMアルゴリズム(Expectation Maximazation algorithm)とは、隠れ変数を含むモデルの学習・最適化に使われるアルゴリズムのことです。 混合係数 用語の

[misshiki]

“混合ガウス分布におけるEMアルゴリズム”