A7-2.pdf
言語処理学会 第20回年次大会 発表論文集 (2014年3月) ‡ † † † †∗ † †‡ ∗ simaokasonse@yahoo.co.jp‡ {muraoka, kazeto, yotaro-w, okazaki, inui}@.ecei.tohoku.ac.jp† 1 (Distributional Semantics) Web “good” “tasty” “good” “catch a ball” “catch a disease” “catch” “grab” “catch” “contract” [5, 6, 3] 1 �� ��� ��� � ����� �� ��� 1: 2 2 wh wd D xh xd xh xd P(xh, xd|wh, wd, Θ) Θ Θ xh xd wh wd P(xh, xd, wh, wd|Θ) P(xh, xd|wh, wd, Θ
Chapter2.3.6
2. おさらい • ガウス分布（１次元） p( x | , ) N x | , 2 1 1 exp ( x )2 (2 2 )1/ 2 2 2 正規化係数 二次形式 μ x 3. おさらい • ガウス分布（D次元） p(x | μ, Σ) N x | μ, Σ 1 1 1 T 1 exp (x μ) Σ (x μ) (2 ) D/2 Σ 1/ 2 2 正規化係数 二次形式 Σ μ x 4. おさらい • 最尤推定 N p(x | θ) p( xn | θ) 尤度 n 1 観測データ パラメータ サンプル データが観測されたとき，そのデータが発生する確 率（尤度）を最大化するパラメータを求めること
gaussian-fitting
すなわち、ガウス分布が予想されるデータをガウス関数でフィッティングする場 合は、はじめに対数をとり、それを２次関数でフィッティングする。という方法をとる。 係数は最小２乗法により得られ、それらからガウス関数のパラメータ は次のようにして求められる。
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