多項分布とディリクレ分布の簡単な解説です。 正規分布とかはわかっている人向けです。 LDAの勉強などで使えるかも？ Read less
３分でわかる多項分布とディリクレ分布
多項分布とディリクレ分布の簡単な解説です。 正規分布とかはわかっている人向けです。 LDAの勉強などで使えるかも？ Read less
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. ...... 多項分布から Dirichlet 過程まで Version 0.03 村脇 有吾 最終更新: 2012 年 10 月 29 日 村脇 有吾 多項分布から Dirichlet 過程まで 1 / 36 今日の内容 正規分布などは無視して多項分布一本に絞り込む かなり基本的なところから始める 図をほとんど書いていないので、適宜板書するかも Bayesian で、主に教師なし学習で使う話をやる Dirichlet 過程の説明は端折る inference の説明は省略するので、実装できるまでは至らない 実装したい人は Graham さんのノンパラメトリックベイズ入 門を参照のこと 村脇 有吾 多項分布から Dirichlet 過程まで 2 / 36 多項分布 (Multinomial distribution) 確率変数 x は K 個のうちいずれかの値をとる。その確率は、例え
ラグランジュの未定乗数法
ラグランジュの未定乗数法 戻る SVMについての記事を読んでいて絶対に避けて通れないのが，ラグランジュの未定乗数法だ．なんたって，これを使うことで「サポートベクトル」の決定が可能になるんだから，これがわからなくっちゃ始まらない． ラグランジュの未定乗数法がどうやって導出されたか，っていうことはここでは説明しない．どのようなものか，だけを述べる． ラグランジュの未定乗数法の定義 個の変数を要素として持つ変数列に関して個の制約条件 が与えられていたとする． この制約条件の下で関数が極値をとるようなを求めたいとき，もうひとつの変数列を使って次のような関数を考える． この関数の極値条件 を満たす解の中にある．ここでをラグランジュの未定乗数という． 「難しくってわかんねーよ」という人，ちょっと待っておくれ．小難しい書き方に惑わされてはいけない．これはそんなに難しいものではないんだ
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