隠れマルコフモデルの例
隠れマルコフモデルの例 その２ Pythonで隠れマルコフモデルのFilteringの例 Pythonで隠れマルコフモデルのSmoothingの例 隠れマルコフモデルとは、システムがパラメータのわからないマルコフ性を持つとする確率モデルです。マルコフ性とはその過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在の状態のみにより決まり、過去のどんな状態にもよらないという特性のことです。ここではこのモデルの例を記します。 ある友達が遠くに住んでいて、毎日何をしたかをあなたに電話で話します。友達は「散歩」「買物」「掃除」の3つのことにしか関心がありません。友達が何をするかはもっぱらその日の天気で決めます。あなたは友達が住んでいるところの天気の明確な情報は持っていません。でも、どんな傾向があるかは知っています。友達が日々電話で話す出来事に基づいて、友達が住んでいるところの天気を推定してみましょう。 天気は離散
ベイズ統計学(ベイズ確率・ベイズ推定) モンテカルロ
ベイズ確率・ベイズ推定を勉強してみる 概要 私の研究領域は、「画像処理における逆問題」という、今にして思えば手がけるんじゃなかったと後悔するような厄介なシロモノです。 以前読んだ論文の中で、減色した画像のカラーパレットを復元するという研究に、「最尤推定・ベイズ推定」というキーワードがありました。これは武器になるのか否か。一縷の望みを託して、専門書と向き合ってみました。 ですから、これは「私のノート」です。解説書ではないことをご承知願います。 ベイズ確率とは 客観確率に加えて主観確率をも含めた広義の確率をベイズ確率と呼ぶ。 客観確率: 母集団から観測あるいは想定された割合から導かれた、ランダムな事象が生起する頻度（一般的な認識としての確率） 主観確率: ある命題の尤もらしさ、あるいはその根拠となる信念・信頼の度合を表す数値 客観確率を基礎とする確率論は、ベイズ確率においても同様に適用できるこ
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