ノンパラメトリックベイズ入門 - Qiita

ノンパラメトリックベイズのことを最近勉強したので頭の整理もかねてまとめてみました。 特に専門でもないので間違いがあったら指摘していただけると助かります。 モチベーション ノンパラメトリックベイズは簡単に言えば無限次元のベイズモデルです。（パラメータがない訳ではないです）理論自身はかなり前からもう既に大体出来ていて2000年代になってから機械学習の文脈でそれが使えるってなってきたらしいです。 例えばクラスタリングをするとき普通、混合数を指定します。しかしノンパラメトリックベイズでは一旦、無限個のクラスターがあると考えることで自動的に混合数が決まります。 具体的にいうと下のようなgifのようになります。 色が同じだと同じクラスターとしています。クラスター数を指定している訳ではないですが上手くクラスタリングできていることが分かると思います。今回はこの無限混合モデルの実装を目標とします。 コードは

[minamishinji]

このあたりからかなー