解説したページになります。数式を打ち込む手間が面倒だったので,画像ファイルでアップしています。数学的に厳密な議論はしていません。その代わり,初学者がつまづきやすいポイントを重点的にお伝えしていくつもりです。PRML解答/解説の目次もご覧ください。間違い等がございましたら,ご指摘いただけますと助かります。スポンサーリンク9.4PRML内では,EMアルゴリズムは潜在変数を含むモデルの尤度関数を最大にするパラメータを求める手法として位置付けられています。尤度関数と事後確率はベイズの定理によって紐づけられていますから,事後確率を最大にするEMアルゴリズムを導出することも簡単にできます。解答中に「期待値でごまかすという発想」と書きましたが,実際には期待値を取るという操作は,対数尤度関数にイェンゼンの不等式を適用して変分下限をQ関数で置いたときに,そのQ関数が期待値の形になっていることによって裏付けされます。Amazon調べ-詳細)Amazonで探す楽天で探すYahooショッピングで探すPRML解答解説目次へprmlあわせて読みたいアカデミック【超初心者向け】PyTorchのチュートリアルを読み解く。倍率変化を眺めてみる。Beginaidアカデミック【超初心者向け】ROC曲線の解説とPythonでの実装例。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。付いている欄は必須項目です過去問解説販売中!zuka京都大学で機械学習を学んでいます。iBTの出題形式が大幅変更!新テストの注意点まとめ。