anemptyarchive https://blog.hatena.ne.jp/anemptyarchive/ からっぽのしょこ https://www.anarchive-beta.com/ まとめノート まとめノート-緑ベイズ入門 パラメータ推定 パラメータ推定-ベイズ推論 MCMC MCMC-ギブスサンプリング 確率分布 確率分布-ガウス分布(正規分布) 確率分布-ガウス分布(正規分布)-多次元混合ガウス分布 R はじめに 『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。 この記事は、4.4.2項の内容です。「観測モデルを多次元ガウス混合分布(多変量正規混合分布)」、「事前分布をガウス・ウィシャート分布とディリクレ分布」とするガウス混合モデルに対するギブスサンプリングをRで実装します。 省略してある内容等ありますので、本とせあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.anarchive-beta.com%2Fentry%2F2020%2F11%2F30%2F193716" title="【R】4.4.2：ガウス混合モデルにおける推論：ギブスサンプリング【緑ベイズ入門のノート】 - からっぽのしょこ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/a/anemptyarchive/20210515/20210515164949.png Hatena Blog https://hatena.blog 2020-11-30 19:37:16 rich https://www.anarchive-beta.com/entry/2020/11/30/193716 1.0 100%