PRML第12回 9.2～10.1

Yoh Okuno @yoh_okuno

誤植？ (9.15) の2πの係数は1/2ではなくD/2では #prml

@syou6162

(9.15)式1/2じゃなくてD/2じゃね?という指摘。そんな気がしてきた#prml

しましま @shima__shima

@nokuno 二つの分割結果を比べるときなんかめんどくさいです．

Yoh Okuno @yoh_okuno

各クラスタの平均はデータ点を負担率で重み付けした加重平均になる #prml

Shin Negishi @snegishi

懐かしい言葉。NIPSだか、ACMの論文を読んだな～。 RT @naoya_t: §9.2 混合ガウス分布から #prml 今日はustreamあるの？.@nokuno

@syou6162

丁寧な式展開の解説

Yoh Okuno @yoh_okuno

π_kこんなに面倒くさかったのか #prml

Yoh Okuno @yoh_okuno

EMアルゴリズム：負担率の計算とパラメータの推定を交互に繰り返す #prml

しましま @shima__shima

@nokuno @syou162 ご指摘のように (9.15) は D/2 ですね．ついでに σj も D 乗する必要があるかと．Bishop 先生に連絡しておきます．

@syou6162

(むしろこういう色混じった図をどうやって書くのかが知りたい。Rでそういうのできたっけか)

shuyo @shuyo

手前味噌ですがｗ http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20100306/variational RT @syou6162: (むしろこういう色混じった図をどうやって書くのかが知りたい。Rでそういうのできたっけか)

@syou6162

@shuyo 初めて知りました。ありがとうございます!!!

Yoh Okuno @yoh_okuno

おさらい： 1.パラメータを初期化する　2. Eステップ：パラメータを固定して負担率を計算する 3. Mステップ：負担率を固定してパラメータを再計算する 4. 対数尤度またはパラメータの変化をみて収束してなければ2.に戻る

Yoh Okuno @yoh_okuno

初期化をどうやるかはPRMLに書いてないんだよなー #prml

ゲノムのほうの愛ちゃん🌙 🐧 @dritoshi

@syou6162 うろおぼえ、かつ、ust みてないので外しているかもしれないけど、library(mlbench); x <- mlbench.corners(); だったかな?

@syou6162

@nokuno k-meansでやるとよいって書いてありますよ

Yoh Okuno @yoh_okuno

EMアルゴリズムが局所解に陥る可能性 #prml

@syou6162

あとで試してみます。ありがとうございます RT @dritoshi: @syou6162 うろおぼえ、かつ、ust みてないので外しているかもしれないけど、library(mlbench); x <- mlbench.corners(); だったかな?

Yoh Okuno @yoh_okuno

EMアルゴリズムは大域解が求まるとは限らない #prml

Yoh Okuno @yoh_okuno

EMアルゴリズムは大域解が求まるとは限らない #prml

Shintaro Takemura @stakemura

kmeans++やkmeans#を使うとよい初期値が得られるので、併用するとよい結果が得られそう>EM #prml

Yoh Okuno @yoh_okuno

休憩中 #prml

Yoh Okuno @yoh_okuno

@smlyさんのタブレットPCで盛り上がっている #prml

@tettsyun

RT @nokuno: @smlyさんのタブレットPCで盛り上がっている #prml

Shintaro Takemura @stakemura

明日のNLP2010、shima_shimaさんの講義を選ぶべきかhillpigさんの講義を選ぶべきかで、盛り上がっているw ちなみに私は（岡野原さんの講義はいろんなところで拝聴しているので）神嶌さんの方にしました #prml