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。
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4.10
クラス識別問題に関して，各データの尤度関数がガウス分布であった場合の，ガウス分布のパラメータの最尤解を求める問題です。結果としては，各クラスの平均は各クラスの特徴ベクトルの平均になり，共通の共分散が各クラスのデータの重み付き平均で与えられることが分かります。
