DPMから学ぶノンパラベイズの思想 - nozyhの日記
はじめまして。そろそろ何かしら情報を発信していく必要性を感じたため、主に研究関連で、まとまったことがあれば記事にしていくことにしました。どれだけ更新出来るかは謎ですが。今回は、ノンパラベイズの基本をディリクレ過程を中心にまとめます。 機械学習におけるノンパラベイズは、出て来てから10年以上経っていることもあり、大分一般的な話題になってる気がしますが、例えばブログできちんと分かりやすく説明したものってほとんどないように思います。僕がそもそも研究系のブログをあまりチェックしないというのもあるかもしれないですが、、、。個人的には去年の夏頃からの卒論で、Tehや持橋さんなどの論文を泣きながら読みつつ理解出来なかったので、その時の気持ちを思い出しながら書いてみたいと思います。例えばディリクレ過程（以下DP）を理解しようとして論文など読むと、DPはCRPと等価であるとか、SBPと等価であるとか書いてあ
ディリクレ過程混合モデル（The Dirichlet Process Mixture (DPM) Model）は難しいです。。。 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
今日は言語処理の分野で良く使われていると言われるディリクレ過程混合モデル（DPM）についてです。 記事にはしているものの、自分でもぶっちゃけ良く分かっていませんorz あまり慣れない分布なのでイメージが付きにくいですね。。。 ディリクレ分布については多項分布の共役事前分布になっているという程度の知識しかありません。 ベータ分布とか出てこられても、、、ねぇ。 参考にさせて頂いたのは以下の2つの資料。 http://d.hatena.ne.jp/ryamada22/20050528/1117267472 http://biocomp.bioen.uiuc.edu/journal_club_web/dirichlet.pdf 下のURLにあるPDF資料に沿ってホワイトボードで解説したのが次の画像です。（我ながら汚いですが、、） PDFの方の資料に沿って説明しているのですが、ポリアの壺のところで断
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