EMアルゴリズム徹底解説 - Qiita
本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。 また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Calendar 2017」の24日目の記事です。 そして長いです。 1. はじめに 観測した確率変数 $X$ をよく表現する、モデル $p(x|\theta)$ のパラメータを求めることが確率分布の推定ではよく行われます。つまり最尤法ですね。より複雑な分布になるとその分布の構造に潜在変数(Latent Variable) $Z$ があると仮定してモデル化を行うと、シンプルな組み合わせで $X$ の分布を表現できることがあります。今回扱う混合ガウス分布もその一つです。 のちに説明しますが、データセットの種別を完全データ集合と不完全データ集合に分けた場合、不完全データ集合に属するようなデータセットはデ
マジでちいさいセルフホストコンパイラ
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縦式 - 縦書き入力
縦式はシンプルな縦書きのテキストエディタです。小説や作文、レポート書きにお使いください。 主な特徴： - ルビ、傍点、縦中横、見出し、改ページ、センター寄せに対応。（青空文庫形式） - PDF出力�（A4原稿用紙、A4用紙、A5用紙、A6用紙、B5用紙、B6用紙、B40新書判、四六判、8P折り本A3用紙、8P折り本A4用紙）に対応。 - 入力アシスト機能。 - ダークテーマ。 - iCloud Drive対応。 - フォントのインストール。 - 文字パレット。（Unicode入力、異体字セレクタ、変体仮名） - 1頁か1段サイズの挿絵に対応。 - 横書きにも対応。 - 8P折り本にも対応。 - ドロップキャップにも対応。 ルビ、傍点、縦中横について： ルビ、傍点の設定は対象の文字列を選択してメニューから行います。 縦中横は半角アルファベット、数字、記号の文字列を選択してメニューから行います
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