【Python実装】ノンパラベイズ3次元無限関係モデル（3D-IRM）をギブスサンプリング（MCMC）で推論 - ガシンラーニング今回は、書籍「続・わかりやすいパターン認識」の13章で紹介されている無限関係モデル（Infinite Relational Model）のギブズサンプリング（MCMC）による推論を、3次元にカスタマイズした3D-IRM（勝手に名前）をPythonで実装します。 モデルと推論方法に関しては、書籍「続・わかりやすいパターン認識」の13章を参考にしています。詳しくはこちらをご参照ください。 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 今回のコードを全てgithubに載せています。遊べるようにnotebookもつけてます。githubはこちら Twitterフォローよろしくお願いいたします！ twitterはこちら 無限関係モ
