粒子フィルタ - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」粒子フィルタ (particle filter)† 前の状態 \(x_{t-1}\) に依存して現在の状態 \(x_t\) が決まる潜在変数と，この潜在変数に依存して決まる観測変数 \(y_t\) で現れる一般状態空間モデルを考える． 粒子フィルタは潜在変数の分布を粒子の密度で表す．各粒子を次の時間に遷移させ，その潜在変数が与えられたときの，観測量の尤度を求める．その尤度に比例する頻度で粒子を復元抽出して新たな粒子集合とする． -- しましま 時系列が線形でノイズも正規分布ならKalmanフィルタによって、過去のすべての観測値に基づいた潜在変数の状態の確率分布が陽に求められる。ところが一般の場合はそんなにうまくはいかないので、粒子（パーティクル）を使ってモンテカルロ的に分布を近似してやる方法が粒子フィルタ（particle filter）である。 ふつうの MCMC と違って、目的とする確
