HELLO CYBERNETICS

深層学習、機械学習、強化学習、信号処理、制御工学、量子計算などをテーマに扱っていきます

2020-08-14から1日間の記事一覧

確率モデリング:混合モデルをマスターしよう

はじめに 混合モデル 単一分布おさらい 混合モデル ガウス混合モデル ポアソン混合モデル 混合モデルの事後分布 更に階層を増やす 最後に

確率モデリングと事後分布、事前分布、超パラメータ

はじめに 例題:正規分布に従っているように見えるデータ $X$ の推論 モデリング再考 事後分布を書き下す 事前分布と超パラメータ グラフィカルモデルの標準的な表記 例題:時系列モデル 時系列データのグラフィカルモデル 最後に

確率モデリングのための確率分布の式変形基本【ベイズの定理/グラフィカルモデル】

はじめに 確率モデリング 確率変数間の関係性記述 ベイズの定理と条件付き分布 関係性の記述と事後分布の導出 いろいろなパターンの練習 パターン1 パターン2 同時分布とグラフィカルモデル 基本事項 すべて互いに関連 すべて互いに独立 有向グラフ化 関連…