アカデミック

【第9章】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説<9.3>

本記事はPRML「パターン認識と機械学習<上>第7版」(C.M.ビショップ著)の演習問題の基本問題・標準問題を解説したページになります。数式を打ち込む手間が面倒だったので,画像ファイルでアップしています。

また,数学的に厳密な議論はしていません。その代わり,初学者がつまづきやすいポイントを重点的にお伝えしていくつもりです。PRML解答/解説の目次もご覧ください。

もし間違い等がございましたら,ご指摘いただけますと助かります。

9.3

9章以降で基本となる式変形です。このように,潜在変数を噛ませて周辺化する操作は頻出です。ベースとなるEMアルゴリズムは,潜在変数を含むモデルの尤度関数(または事後確率)を最大にするパラメータを近似的に繰り返し推定する手法です。

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zuka
京都大学で機械学習を学んでいます。

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