ガウス混合分布のパラメータをscikit-learnで推定する - け日記scikit-learnでガウス混合分布のパラメータをさくっと推定する方法がありましたので、その備忘録です。 ガウス混合分布 ガウス混合分布は、複数のガウス分布を線形結合した分布で、以下式で表されます。 N: ガウス分布数 (ハイパパラメータ) : ガウス分布の重み () パラメータは で、3×N個となります。 音声認識などでは、このガウス混合分布モデルと隠れマルコフモデルと組み合わせた手法が使われています。 scikit-learnのGaussianMixture ガウス混合分布はEMアルゴリズムでパラメータを推定することになりますが、scikit-learnではガウス混合分布のパラメータ推定を行うツールとしてGaussianMixtureが提供されています。 irisデータセットの萼片長 (sepal length) を使って、GaussianMixtureによるパラメータ推定を実装し
