はじめに この記事では、Mixtureモデルの周辺尤度をモンテカルロ積分で近似するアルゴリズムChib's methodを試します。 Mixtureモデルの周辺尤度は簡単には求まらない（数値的にも）という印象だったので、サンプリングを使って計算する手法がどこまでうまく…

はじめに ガウス過程回帰による予測値の導関数をGPyのpredictive_gradientsメソッドによって簡単に得られることがわかったので記しておこうと思います． ガウス過程の導関数 まずガウス過程によって推定された関数の導関数が求められることを確認します．こ…

はじめに 変数間のinteractionを発見するのに使われるglassoの拡張モデルを作る準備としてstanでglassoを実装してみます．ただglassoを使うだけなら sklearn.covariance.graphical_lasso — scikit-learn 0.23.1 documentation を使うのが一番手っ取り早いで…

はじめに 特異値分解を使った直交化をする機会があったので書き留めておきます．数式で説明するか文章で説明するかはフィーリングです． モチベーション 行列が与えられたとします．の列ベクトルを，変換後の空間のスケール(厳密な用語が分かりません...)を…