20100615-IBISML-makino

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x ハイパーパラメータ (α 1 ,…,α N ) x x x x x x N 項の Dirichlet 分布 x x x x x x x x x x x x x Dir(αx 1 ,…,α N ) x x x x パラメータ (θ 1 ,…, θ N ) x x x x N 項の多項分布 x x x x x x x x x x x ハイパーパラメータ α 0 x x x x x x x x x x x x Dirichlet Process x x x x x x x x x DP(α x x x 0 ,G x 0 ) x x x x x 無限個のパラメータ x x x 無限項 x の多項分布 x G = (θ 1 , θ 2 ,…,) 基底測度 G 0 x x x x x x x x x x x x θ 1 θ 2 θ 3 1 2 3 x x N 値の離散確率変数 x 1, 3, 1, 2, 3, 3, 3, … -1 0 1 x x 無限値の離散確率変数 x -0.24, 0.93, 0.07, -0.24, … x
a i am he ab are and zz aaa the you zzz aaaa that zzzz aaaaa x 基底測度 G 0 -1 0 1 実数空間上の分布 x x x x x 基底測度 G 0 … … … … … a b z aa アルファベット列の分布 x x x x x x μ 基底測度 G 0 x α x x λ 2 次元実数上の分布 x x x x x x x x x DP(α x x x x x 0 ,G 0 ) x x x 分布 G -1 0 x 1x x x x x 実数の離散分布 x x x x x x x x x DP(α x x x x 0 ,G 0 ) x x x x 分布 G x x x x x x x x x x DP(α x x x x x 0 ,G 0 ) x x x x x アルファベット列の x 離散分布 x x x 分布 G x x x x x x 実数の組の離散分 x 布正規分布 x の分布正規分布の混合 x x x x x x x μ λ =1/σ
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x x x x x x x x x x x x x x x x x x
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Introduction: ベイジアンとは
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Introduction: ベイジアンとは
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Page 9 and 10: Introduction: 機械学習と
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Page 69 and 70: Dirichlet Process の応用 x x x
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Page 79 and 80: Infinite Hidden Markov Models x x x
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