2019-06-01から1ヶ月間の記事一覧
ベクトル・行列の微分メモ 確率・統計・グラフィカルモデリング・機械学習あたりに出てきそうなベクトル・行列の微分のメモ 随時追加予定 参考： https://www.ics.uci.edu/~welling/teaching/KernelsICS273B/MatrixCookBook.pdf MathJax.Hub.Config({ tex2ja…
多次元正規分布の周辺分布と条件付分布を計算する 多次元正規分布の周辺分布と条件付分布もまた正規分布になる． そのときのパラメータ（平均，分散）を導出する． D次元正規分布に従う確率変数ベクトルを$\vec{x}$, 平均ベクトルを$\vec{\mu}$, 共分散行列…
2つの正規分布の密度(pdf)の積から導出できる正規分布 正規分布の積もまた正規分布になるので，その正規分布のパラメータ（平均，分散）を導出する． （なお，確率変数の積ではない） 参考： Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン…
正規逆ガンマ分布の事後分布のパラメータ更新式と予測分布の導出 Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」（テキスト："Computer vision: models, learning and inference" by Simon Prince）で， 事後分布のパラメータ式のみ…
正規逆ガンマ分布の確率密度関数の導出・可視化・サンプリング Udemyの「ベイズ推定とグラフィカルモデル：コンピュータビジョン基礎1」の授業で， ベイズ統計で正規分布のパラメータの分布に使われる正規逆ガンマ分布の紹介があったので，導出と可視化のメ…
正規逆ガンマ分布の分散についての積分からt分布を導出 MathJax.Hub.Config({ tex2jax: { inlineMath: [['$','$'], ['\\(','\\)']], displayMath: [ ['$$','$$'], ["\\[","\\]"] ] } }); 補題的な内容，何とか導出できたのでメモ． この補題は，ベイズ統計で…
k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングを実装してみたのでメモ． gist: k-means clustering · GitHub k-meansクラスタリング実装メモ k-meansクラスタリングのアルゴリズム 実装・コード test 2次元標準正規分布をクラスタリング 参考文献・…
