混合ガウスモデルとNormal-Wishart分布（事前分布）に対してVariational inferenceしてみる. 要するにPRMLの10.2. である. 以下はつまるところその引き写しである. モデル データ （の次元は ）について, 混合数 の混合ガウスモデルを考える. 過去何度かやっ…

前回1変数をやったので多変量もやりたい. 導出 分布の定義 まずは多変量正規分布である. は の次元数. つづいてWishart分布である. について 統計モデル データ は多変量正規分布に従う. 事前分布をNormal-Wishart分布とする. が事前分布のパラメータである.…

1変数ガウス分布(尤度関数)とNormal-gamma分布(事前分布)から事後分布をvariational inferenceで解くという行為について 前回の1変数正規分布モデルのvariational inferenceでは事後予測分布が導出できなかった. 途中で計算を間違えたのかもしれないし, 解析…

1変数ガウス分布の推定式の導出 http://statmodeling.hatenablog.com/entry/variational-bayesian-inference-1 http://statmodeling.hatenablog.com/entry/variational-bayesian-inference-with-sympy 上の記事を読んだ。variational inferenceという手法が…