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slideshareと2.3.6に関するni66lingのブックマーク (1)

  • 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

    Chapter2.3.6
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