Pattern Recognition and Machine Learning

99：karino2：2017/06/22(木) 21:23:56: いまいち何をやってるのか良く分からなくなってきたな。少し立ち止まって見直そう。

まず13.3でLDSの具体的な式をもうちょっと注意してみておく必要があった気がする。

13.75と76を見ると、z_n-1が観測された時のz_nの確率は、z_n-1にAをかけて遷移させた物を中心としたガウス分布をとる。
x_nはz_nにCをかけたものを中心としたガウス分布となる。
これがLDSという物らしい。

で、13.3.1ではパラメータを既知として、z_nを観測値から推計するのだよな。
それは直感的にはz_0から始めてz_1、z_2と分布を求めていく事が出来て、さらにそこからx_0、x_1と出していけるので、このxの値と突き合わせる事でパラメータを決めていけば良いのだろう。
ただEM法を使う、となってるので、そんな簡単には出ないのだろうね。

EM法的にはまずzを推計する訳だな。zの元でのxの分布は出て、観測されたxの値がもっとも得られやすいzはここから出せば良さそう。
13.85を少し追ってみたいな。MeatPieDayに乗り換え。

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