初めてのEMアルゴリズム with R - yasuhisa's blog
混合正規分布について 混合正規分布のEMアルゴリズムによるパラメータ推定 EMアルゴリズムの単調増加性について この前はEMアルゴリズムがどんな感じのメカニズムで、どんな性質を持っているか簡単に書いた。 初めてのEMアルゴリズム - yasuhisa's blog というわけで、ちょちょいとRで書いてみることにした。お題はありがちな混合正規分布。 混合正規分布について確率変数がにがで、それぞれ0.3、0.7で生成されているというような分布が真の分布だとしよう。図で書くとこんな感じの密度関数である。 図を書くためのRのスクリプト。 mixture_gaussian <- function(x) { pi_0 <- 0.3 ifelse(runif(1) < pi_0, rnorm(1, -5, 1), rnorm(1, 5, 4)) } N <- 1000 x <- sapply(1:N,
Rによる最適化、パラメータ推定入門 - yasuhisa's blog
パラメータの推定、でもその前に optimize関数について 補足 パラメータの推定 ベルヌーイ分布 定式化(尤度関数) 尤度関数の実装 尤度関数の最適化(パラメータ推定) 正規分布におけるパラメータ推定 まとめ パラメータの推定、でもその前に統計におけるパラメータの推定というのは大体最適化問題に帰着します。「なんとか関数を(最大|最小)にするようなパラーメータほにゃららを求めたい」とまあこんな感じで。というわけで、パラメータ推定は置いておいて、Rで最大化問題、最小化問題をどう解くかというところを最初にやってみようと思います。最適化問題は離散最適と連続のほうの最適に分けられますが、ここでは連続についての最適化問題について考えることにします。 optimize関数について Rにおける最適化をするための関数はoptim関数、optimize関数があります(他にもnlsなどありますが、とりあえず
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
