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Gaussian Process Winter School, Genova, Italy¶19th-22nd January 2015¶Neil D. Lawrence¶Introduction¶Welcome to the Gaussian process winter school in Genova in Italy. This notebook provides you with the guide to your lab classes for the entire school. The lab classes are intended to help get you familiar with modeling with Gaussian processes as well as the principles of probabilistic inference. The
2008-10-27
おさらい データ を生成する分布はどれか、という潜在変数 が決まれば、事前分布 から生成されたパラメータ が一意に決まる、ということだった。 今回はIRMで の事前分布として用いられているChinese Restaurant Process (CRP)をみてみる。 予測分布 仮に今、 までの潜在変数 が既知であるとすると、 番目の潜在変数の予測分布は というように表せる。積分内の第1項目は簡単で, 番目の分布が選ばれる確率だから 。 第2項はベイズの定理 (Bayes' theorem) より つまり、 だとわかる。 すると、この積分は に関して期待値を計算していることになるので、 (ディリクレ分布の期待値を参照。) の極限 上の式の極限 をとると、混合数が無限個の場合 要素を 個持つクラスタに属する確率は 新規クラスタ に属する確率は となる。。 Chinese Restaurant
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分かち書きとマルコフ連鎖でカオスな文章を生成するまで | oitake blog
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