Expectation Propagation
A family of algorithms for approximate Bayesian inference Thomas Minka MIT PhD thesis, 2001 One of the major obstacles to using Bayesian methods for pattern recognition has been its computational expense. This thesis presents an approximation technique that can perform Bayesian inference faster and more accurately than previously possible. This method, ``Expectation Propagation,'' unifies and gene
正準相関分析
正準相関分析 Last modified: Feb 24, 2004 正準相関分析は重回帰分析の一般形である。 重回帰分析では 1 個の従属変数と複数個の独立変数の線形合成変数の相関が最大となるような独立変数の重みを求める。 正準相関分析は，従属変数，独立変数という区別ではなく，それぞれ複数の変数からなる 2 変数群それぞれについて線形合成変数を求め，2 つの合成変数の相関（正準相関）が最も大きくなるような重みを求める。 合成変数は複数求め得る。2 番目以降の合成変数間の相関は順次小さくなっていく。 $p$ 個と $q$ 個の変数を含む $2$ つの変数群を $( X_{1}, X_{2}, \dots , X_{p} )$，および $( X_{p + 1}, X_{p + 2}, \dots , X_{p + q} )$，$r = \min ( p, q )$ 種類の重み係数を
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