講義中のコメント

どんどん書き込んでください．

2021/5/31（月） 応用数学1

kkk

2021/5/28（金） 数理脳科学

dddd

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2018/4/12（木） 数理脳科学

https://gyazo.com/59ace4ed265bfc3829b40273fbdf98b4

2018/2/5（月） 応用数学2

WebClass 上で授業評価アンケートを実施するので，

パソコン・スマートフォンを持参して下さい．

WebClass:

アンケートの実施方法

2018/1/18（木） 応用数学2

WebClass 上で授業評価アンケートを実施するので，

パソコン・スマートフォンを持参して下さい．

WebClass:

アンケートの実施方法

内容；線形システム．まとめ．試験について．

プリントを配布する予定です．

欠席する人は，A-333 まで後で受け取りに来て下さい．

（木，金の夕 17:30〜20:00 は確実に居室にいます）

定期試験の予定：

1/29（月）10:30〜12:00 B-209

2018/1/17（水）パターン認識

レポート課題の講評

2018/1/15（月） 応用数学2

日程

1/22（月） → 1/18（木） ？？？ 14:50 B-202 ？？？？？

まとめ

アンケート

https://gyazo.com/592781b3b21283cb737662088d1e9e7d

1/29（月）は定期試験

2018/1/10（水） パターン認識

https://gyazo.com/b8889ce9d73de3cc52ae1c6035b1f23e

脱線な話↓

座談会「スタバに学ぶ生き方とキャリア」の案内

2018.1.11木 16:40〜18:10 地域デザイン棟

2017/12/27（水） パターン認識

座談会「スタバに学ぶ生き方とキャリア」の案内

2018.1.11木 16:40〜18:10 地域デザイン棟

よいお年を過ごされてください → よい年をお迎え下さい

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2017/1/11 （木）)　スターバックスコーヒーの人の話

https://gyazo.com/f22aa7e2b26e4945d9243a61fc998bd6

2017/1/22 (月)　唐木田さんのお話が聞ける

/************************************************************************************/

統計的機械学習

第8章 混合ガウスモデルの最尤推定

これならわかる最適化数学

第5章 統計的最適化

5.3 と 5.4

/************************************************************************************/

第8章　混合ガウス最尤推定

ーーーーー

| 手書き |　→→→→→→→

| 文　字 |　第6章　線形判別分析

ーーーーー

入力は縦に256次元

$ p_3(x)=\frac{1}{\sqrt{(2\pi)^{256}|V|}}e^{-\frac{(x-\mu_3)^{\mathrm{T}}V^{-1}(x-\mu_3)}{2}}

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

教師なし

混合ガウスモデルp.106の下

https://gyazo.com/5049006c2ca805b41c3ab68f179b7733

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

octaveやpythonでは極力for分を使わない

EMアルゴリズム

m=2の時を考える

１．。。。。。。。。。。。。。

上敷きよりゴニョゴニョ

３．○○○

４．2に戻る

Lの下界

2の式の左辺は隠れ変数,潜在変数

次はプログラムの話

code:p118a.m

//のコメント分は授業中に書き込んだもの　octaveで動かないと思うから注意

clear all

n = 5000; % 標本数（サンプル数）．

x = myrand_gmm(n); % 乱数の生成．実験に使うデータを生成する関数名に書き換える．

m = 3; % 混合数．この値を変えて実験する．

% 初期値の設定．w, mu, sigma2 は m 次元縦ベクトル．

L = -inf;

w = ones(m, 1)/m; % m個の正規分布の重みの初期値

mu = linspace( min(x), max(x), m)'; % 平均値の初期値

sigma2 = ones(m, 1)/10; % 分散の初期値

/*ここからが重要　for分を使わず似たような動作を書くには,を解説*/

ｘは横ベクトル　□□□□□□□□□□

0 1 2 3 4 5 6 7 8 n-1

０　 □□□□□□□□□□ □ □ □ □　 □ □ □ □ □　 □

１　 □□□□□□□□□□ ― □ □ □ □ □ □ □ □ □　 □

m-1 □□□□□□□□□□ □ □　 □ □ □ □ □ □ □　 □

これで要素数がそろって計算できるよ

while 1

tmp4 = sum(eta, 2);

w = tmp4/n;

mu = (eta*x')./tmp4;

sigma2 = sum(tmp1.*eta, 2)./tmp4;

Lnew = sum(log(sum(tmp3,1))); % 更新後の対数尤度 *** 教科書誤植あり

mu, sigma2, w

if Lnew -L < 0.0001

break

end

L = Lnew;

end

xx = 0:0.01:5;

% octave v2 → v3 正規分布関連の関数の第3 引数は，分散ではなく，標準偏差を指定

y1 = normpdf(xx, mu(1), sqrt(sigma2(1)) );

y2 = normpdf(xx, mu(2), sqrt(sigma2(2)) );

y3 = normpdf(xx, mu(3), sqrt(sigma2(3)) );

y = y1/3 + y2/3 + y3/3;

//これ以降は出力関係なので省略

2017/12/13（水） パターン認識

↑

フィッシャー(1890-1962)の「FLDA」

正規分布(Normal distrib)

https://to-kei.net/wp-content/uploads/2016/09/93d4eb0af1bf1087a27381061af47b2c-1.png

どうにか数式は書いたけどベクトル文字の命令が書けないorz

それはわかんない

code:octave?

//オクターブにサンプルをロードする

$ octave //octaveの起動

octave>load digit.mat //カレントディレクトリに注意

octave>whos //これで現在格納されている変数が表示できる

今なにを書いてるのかな？先生・・・

後で黒板写真撮って別のページにまとめる？

わんちゃん

写真とってあげようと思ったけど先生消しながら書くからきびしめや

(T ^ T)

ここに書いてくれるのわかりやすい

********************************************************************

愛称「GSE」

※矢印を見よう

パブリックにするときは画像などは著作権に気をつけないといけないですね。

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