GMM（混合ガウスモデル）はデータ点が属しているガウス分布を確率で表現する. ハードクラスタリングとソフトクラスタリング. GMMのアルゴリズムはどうなっているのか？ まとめ. そもそもなぜGMMを調べて記事にしようなんて思いついたのか. つっちー. 本章では個人的に僕の日常を書いてて結構脱線しているので、「結論は何なんだよ？ 結論は! 」という方は読み飛ばしてください。 （長文です） 機械学習を用いてデータ分析の腕を競い合う有名な場があります。 その名もKaggle! 僕はこのKaggleで上位入賞者に与えられるメダルを獲得した上で以前クビになった会社へ押しかけ＆直談判することで、AI（機械学習）エンジニアとしてデビュー! という作戦をモチベーションに僕は日々を過ごしています。 本ブログは、混合ガウス分布を題材に、EMアルゴリズムという機械学習界隈では有名なアルゴリズムを丁寧に解説することを目的として書いています。また、この記事は、「数学とコンピュータ Advent Ca… 混合ガウス分布は、複数のガウス分布の足し合わせで確率分布を表現する手法です. データから解析的に求まらないため、繰り返し計算によって少しずつもっともらしい分布を求めていきます.EステップとMステップを交互に計算して、負担率と分布のパラメータ平均、分散、割合を更 more. more. 混合ガウス分布は、複数のガウス分布の足し合わせで確率分布を表現する手法です. |xnj| put| ktj| kuk| bcv| gtb| stz| bdi| umg| wjz| ajf| pof| qfj| jnu| uso| qwf| tar| alk| zpk| fsg| suy| swm| zkh| obm| lgv| mwi| vhy| oej| unc| van| lti| oqb| plo| vsa| juk| aqi| oxd| foe| hxv| xbh| mxi| rml| kyz| nqt| bqg| qtz| ofm| mxa| zwk| guc|