ディリクレ過程ガウス混合モデルの Python 実装(「続・わかりやすいパターン認識」ノート) - old school magic
続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門― 作者: 石井健一郎,上田修功出版社/メーカー: オーム社発売日: 2014/08/26メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (2件) を見る 「続・わかりやすいパターン認識」12章のディリクレ過程ガウス混合モデル(DPGMM)を Python で実装してみました。 コードはこちら。 http://nbviewer.ipython.org/github/breakbee/PyNote/blob/master/Implementation_of_DPGMM.ipynb 参考 wishart and inverse wishart sampler ウィシャート分布 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本 掲載されているアルゴリズムでは、 中華料理店過程(CRP)で潜在変数(クラスタ)のサンプリング
Infinite Gaussian Mixture Model (IGMM) の情報まとめ - old school magic
Dirichlet Process Gaussian Mixture Model (DPGMM)とも。 Dirichlet Process Mixture Model が一番ググった時に引っかかりやすいかも。 この記事について 最近？流行りのノンパラメトリックベイズの一つで、ガウス混合モデルのノンパラメトリック版です。 混合数を自動敵に決定してくれるガウス混合モデルですね。 比較的実装が簡単だと言われるモデルですが、あまり実装例を見かけないモデルです。 IGMMの情報源と、実装している人の紹介をしようと思います。 概要 Dirichlet Process を用いたクラスタリング 最近のベイズ理論の進展と応用 (III) ノンパラメトリックベイズ Google の栗原さんや、NTTコミュニケーション科学基礎研究所の持橋さんによる解説です。(リンク切れの場合はGoogle Scholar か何
ディリクレ過程混合モデルへの変分推論適用について - old school magic
この記事について ノンパラメトリックベイズは分かりやすいチュートリアルは良く見かけるのですが、そこから一歩進んだ(日本語の)資料に行きつけなかったので、色々と論文読んで簡単に(数式を出さないで)まとめてみます。 ぶっちゃけるとCollapsed Variational Dirichlet Process Mixture Modelsの簡単な要約です。 あまり自信がないのでもし間違ってたりしたらご指摘お願いします。 前の記事よりはまともな説明ができれば...と思います。 Infinite Gaussian Mixture Model (IGMM) の情報まとめ - old school magic 事前知識としてノンパラベイズと変分推論の知識が必要ですが、ノンパラベイズは持橋さんの分かりやすい解説があるのでご紹介します。 最近のベイズ理論の進展と応用 (III) ノンパラメトリックベイズ デ
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