混合モデルの構造

R で学ぶ Mixture Models

Victor Medina

Researcher at The University of Edinburgh

混合モデルの説明

1. 適切な確率分布の選択
   • 様々な確率分布を理解する。
2. 部分母集団の数の決定
   • データサイエンティストや統計的基準を活用。
3. パラメーターとその推定量
   • EMアルゴリズムを使用！

例1: 性別データセット

例1: 性別データセットの結果

1. 分布の選択: 二変量ガウス分布
2. クラスター数: 2つ
3. 推定量: 平均・標準偏差・割合

例2: 手書き数字

例2: 手書き数字の結果

1. 分布の選択: ベルヌーイ分布
2. クラスター数: 2つ
3. 推定量: 各点の平均確率と割合

例3: 犯罪種別

例3: 犯罪種別の結果

1. 分布の選択: 多変量ポアソン分布
2. クラスター数: 6つ
3. 推定量: 犯罪種別の平均件数と割合

練習しましょう！

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