機械学習
今回は演習問題12.6の解答の続きです。今回でクラスタリング法1についての考察は最終回となります。
今回は演習問題12.6を解いていきます。長いので読書会11と12に分けています。
今回は演習問題12.5を解いていきます。
今回は保留にしてあったP(s_k|x_k, s_-k, θ)の導出を行います。
今回はベル数の続きです。前回証明した包除原理からまずは第二種スターリング数を求め、その第二種スターリング数を用いてベル数を求めます。
今回はベル数の求め方を順を追って考えていきます。これも話が長いので読書会7, 8の二回に分けて記載します。
今回はP(s)の妥当性第二回です。
今回は保留になっていたものの一つ、事前確率P(s)の妥当性について考えます。
今回は具体的な実装の内容を見ていきます。実装はpython3.6で行いました。
今回は実際に実装したディリクレ過程混合モデルの挙動を見ていきます。
今回は具体的にアルゴリズムをどのように組めばよいのかを考えます。テキストの続パタにも十分詳細にアルゴリズムが載っていますがやはり細かい部分では行間が空いていますので、その部分を埋めることが一つの目的です。
続パタの核心部である11章~12章(ディリクレ過程混合モデル)、13章(共クラスタリング)を見返しながらより深く理解したいという欲望の下、ひとり読書会と称してまとめていく予定です。