20100615-IBISML-makino

ノンパラメトリックベイズ
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x x
x x
x x
x x
x x
x x
複 数 のパラメータ 空 間 に 対 する prior を 導 入
x x
x x
x x
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x x
x x
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xHMM であれば、それぞれの x x
x x N ( 隠 れ x 状 x態 数 ) に x対 して x
prior 確 率 p(N) を 割 り 振 る
x x
x x
x x
x x
x
x
x
N が 異 なる 複 数 のモデルの 予 測 を 統 合 できる
x
(Nを 積 分 消 去 )
x x
x x
個 同 時 に 考 えることができる
x
x
適 切 な prior を 与 えれば、Nの 異 なるモデルを 無 限
x
ノンパラメトリックベイズモデル
x x
x
“ノンパラメトリック” とは、パラメータ 空 間 が 固 定 されて
いない、とか、データに 応 じて 変 わる、という 意 味
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