今回は、前回の混合ガウスモデルに引き続き、混合ガウスモデルのパラメータ推定の手法に使えるEMアルゴリズムについて紹介したいと思います。混合ガウスモデルを例に挙げますので、混合ガウスモデルが分からない方は前回の記事を参照してください。 hiro2o2.…

前回の記事で、単純なガウスモデルと最尤推定について紹介しました。 今回は、ガウスモデルよりも少し複雑なモデルを紹介したいと思います。 混合ガウスモデル（Gaussian Mixture Model) 以下のグラフのように、ガウス分布が合わさった分布の事を混合ガウス…

前回の記事で、最尤推定法とベイズ推定の違いについて書きました。今回は、最尤推定法に注目し、まとめていきたいと思います。 この記事に限らず、本ブログの記事は自分も勉強しつつ書いていますので、間違いなどありましたらご指摘いただけると助かります。…

ベイズ推定法と最尤推定法の違いについて勉強した結果を簡単にまとめておきます。 ベイズってなんだっけ？って方は以下の記事を参考にして下さい。 hiro2o2.hatenablog.jp ベイズ推定法の定義 最尤推定の枠組みではモデルのパラメータθを決定的な変数として…

機械学習でよく用いられるベイズの定理。 分かっているつもりでも、あれこれはなんだったっけとなる事がしばしばあったので今回、復習を兼ねてまとめることにします。 条件付き確率 サイコロを投げて何か目が出る、コインを投げて裏か表か決まる。こういった…

Caltech Pedestrian Datasetとは コンピュータービジョンの分野における近年の歩行者検出は、Deep Learningを用いる手法が主流となってきている。それに伴って、非常に多くの学習画像が必要となっています。Caltech Pedestrian Dataset は近年の歩行者検出で…