ノンパラメトリックベイズ入門(オーガナイズドセッション,コンピュータビジョンとパターン認識のための学習理論)
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概要
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ノンパラメトリックベイズモデルは,観測データ数に応じて,加算無限個のパラメータを許容する柔軟なベイズモデルで,その典型モデルとしてディリクレ過程混合(Dirichlet Process Mixture:DPM)モデルがある.DPMモデルでは,データの分割に対する事前分布が自然に定義されるため,クラスタリング等のデータ分割のタスクにおいて,観測データ数に応じて事後確率の観点で最適な分割が実現できる.本稿では,パターン認識応用という観点で,ディリクレ過程混合モデルの基本的な考え方を解説する.
- 2009-03-06
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