Pattern Recognition and Machine Learning

86：karino2：2017/06/16(金) 21:53:03: さて、次回は13章。
軽く粗筋の確認から。

冒頭はSequential Dataの説明から。

13.1はマルコフモデル。
一つ前だけ見るfirst order、2つ前まで見るsecond orderなどの説明も。
当然second orderになるとパラメータの数も段違いに多くなる。

連続変数の場合はmeanが過去の値と線形の関係にあるようなARモデルや、ニューラルネットが使えるとのこと。

さて、単純なマルコフモデルの制約をもう少しゆるめる場合として、latent variableを用いるというのがある。
latent variableが離散的なら、HMMとなる、と言って13.2に続く。

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