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【機械学習#10】混合ガウスモデルとEMアルゴリズム 

データサイエンス研究所
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第1回 AI・機械学習概要
• 【機械学習#1】AI・機械学習の概要
第2回 機械学習モデル概要
• 【機械学習#2】機械学習モデル概要
第3回 単回帰分析
• 【機械学習#3】単回帰分析
第4回 ロジスティック回帰
• 【機械学習#4】ロジスティック回帰
第5回 サポートベクタマシン
• 【機械学習#5】サポートベクタマシン
第6回 k最近傍法
• 【機械学習#6】k最近傍法
第7回 主成分分析
• 【機械学習#7】主成分分析
第8回 K-means法
• 【機械学習#8】k-means法
第9回 階層型クラスタリング
• 【機械学習#9】階層型クラスタリング
第10回 混合ガウスモデルとEMアルゴリズム
• 【機械学習#10】混合ガウスモデルとEMアル...
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#機械学習
#混合ガウスモデル
#EMアルゴリズム

Опубликовано:

 

13 окт 2024

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Комментарии : 9   
@koro123
@koro123 3 года назад
いつも楽しみにしてます。頑張って下さい。
@dken
@dken 3 года назад
コメントありがとうございます! 楽しみにしていただいてものすごく嬉しいです! 頑張りますので応援よろしくお願いします!!
@いりた-r3i
@いりた-r3i 3 года назад
助かります!!
@dken
@dken 3 года назад
ありがとうございます!!
@NNa-i2m
@NNa-i2m 2 года назад
文系出身なのですが統計解析でベイズ統計に興味が湧き楽しく動画を拝見させて頂いてます! 混合ガウス分布への近似推論に関して語句が色々あり混乱しております。 EMアルゴリズムもMCMCも変分推論も全て近似推論手法の中の一つという解釈でしょうか?😅
@dken
@dken 2 года назад
ありがとうございます! その通りです!
@doggy9745
@doggy9745 3 года назад
これ個人的に数ある機械学習の手法の数学的理論の中でピカイチで難しいですね、、 結局、 1,対数尤度関数P(Z|X)を求めたいが解析的にとけない 2,別のアプローチとして対数尤度関数を変分下限とKLダイバージェンスに分割 3,KLダイバージェンスを最小にしたいがこれも無理だから、変分下限を最大化して間接的にKLダイバージェンスを最小化する 4,変分下限はQ関数を入力とする凡関数、つまり変分下限を最大化することは変分問題に帰着する みたいな理解でいいのでしょうか?w(かなり怪しい) ここからはオイラーの微分方程式やらかなり深く数学をやっていかないと理解不能ですし、理論理解の重要度は僕にはこれ以上は不要だと考え諦めましたw
@dken
@dken 3 года назад
コメントありがとうございます! ここの解説は僕も苦戦しました😅 とりあえずQ関数を最大にすると変分下界も最大になって、尤度p(x|θ)も最大になるってことがわかれば大丈夫だと思ってます!笑
@doggy9745
@doggy9745 3 года назад
@@dken 返信ありがとうございます😊 いつもありがとうございます。
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