Matthew J. Beal - Thesis: Matthew J. Beal, Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference
*Hyperlinks across sections, equations and citations (which back-reference to the text) are only functional in the whole pdf version, within an enabled viewer like Adobe Acrobat Reader. Abstract The Bayesian framework for machine learning allows for the incorporation of prior knowledge in a coherent way, avoids overfitting problems, and provides a principled basis for selecting between alternative
隠れマルコフモデルのためのEMアルゴリズム 正田 備也 平成 19 年 10 月 4 日 隠れマルコフモデル (hidden markov model) について，EM アルゴリズムを用いた最尤推定をどのように行うか，自 分用の
隠れマルコフモデルのためのEMアルゴリズム 正田 備也 平成 19 年 10 月 4 日 隠れマルコフモデル (hidden markov model) について，EM アルゴリズムを用いた最尤推定をどのように行うか，自 分用の研究メモとしてまとめてみました．以下の内容は，Beal, M.J. (2003) Variational Algorithms for Approximate Bayesian Inference. PhD. Thesis, Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London. の 3.2 節のほぼ翻訳ですが，かなり説明を補足してあります．ただし，記号は変えてあります． 1 隠れマルコフモデルの定式化 隠れマルコフモデルは，観察データの列 y1:T をモデル化するために用いる．なお，各
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