Pattern Recognition and Machine Learning

65：karino2：2017/05/18(木) 15:00:08: 粗筋を追う。

9.2 まずは観測値xが、幾つかのカテゴリごとに分布してて、それぞれのクラスをzで表し、各クラス内ではガウス分布してるケースを考える。

条件付き確率などを作って同時確率がモデリング出来（書いてないが9.9と9.11の積か）、それを元に観測値から最尤推定する、、、というのが9.2から9.2.1にかけての話だが、2つ問題がある、という。

1. 分散が低い成分があると発散してしまう
2. パラメータの組み合わせが一意じゃなくK!の等しい組み合わせがある

という事で9.2.2で混合ガウス分布の場合のEM法を使って最大化する、との事。

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