Pattern Recognition and Machine Learning

75：karino2：2017/05/26(金) 14:33:13: 9.2 を真面目に読む。
xが混合ガウス分布に従うとして考える。
各分布に所属する確率をzとすると、xとzの同時確率を考えることが出来、それは

p(z)p(x│z)

となる。
で、元のxの分布はこれをzでマージナライズした物だ、と考える事が出来る。

これだけだとxの分布がzという新たな変数が導入されて複雑になっただけで何も進んで無いように見えるが、同時確率に拡張する事で取扱いが楽になり、EM法とかが使える、との事。

あとガンマの定義が登場している。
データ点xが与えられた時のz_kが1となる確率、との事。
つまりあるデータが、どの分布から来たと考えられるかの、確信度のようなものか。
responsibilityとも呼ぶらしい。

そしてデータ生成（サンプリング）の話をちらっとして、それを用いて同時確率、マージナル、ガンマを図示している。

ancestral: 先祖代々の

新着レスの表示

※書き込む際の注意事項はこちら

※画像アップローダーはこちら

（画像を表示できるのは「画像リンクのサムネイル表示」がオンの掲示板に限ります）

掲示板管理者へ連絡無料レンタル掲示板