はじめに 『パターン認識と機械学習』の独学時のまとめです。一連の記事は「数式の行間埋め」または「R・Pythonでの実装」からアルゴリズムの理解を補助することを目的としています。本とあわせて読んでください。 この記事は、9.3.3項の内容です。混合ベルヌーイ分布に対するEMアルゴリズムによる最尤推定をPythonで実装します。 【数理編】 www.anarchive-beta.com 【他の節一覧】 www.anarchive-beta.com 【この節の内容】 はじめに ・Pythonで実装 ・MNISTデータセットの準備 ・初期値の設定 ・推論処理 ・コード全体 ・処理の解説 ・Eステップ ・Mステップ ・対数尤度の計算 ・推論結果の確認 ・パラメータの確認 ・学習の推移の確認 ・分類結果の確認 ・他の結果 参考文献 おわりに ・Pythonで実装 MNISTデータセットを用いて、混合
![【Python】9.3.3:混合ベルヌーイ分布のEMアルゴリズムの実装【PRMLのノート】 - からっぽのしょこ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a1758e816b500e2fcaf9aa56b2275372e07ccbd0/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fa%2Fanemptyarchive%2F20210702%2F20210702211444.png)