MATHGRAMスマートフォン用の表示で見るMATHGRAM主に数学とプログラミング、時々趣味について。”実装の練習をしてない”もっと更新しないといかんですな。(Marginalization)とは、パラメータごとに積分を行い、パラメータの数を減らす操作のことを言います。同時分布とは二つのパラメータに関しての確率分布のことです。(3,3)はめっちゃ起こりやすい、87%!!(1,2)はほとんどないよ、4%!!・・・みたいなもの。同時分布は確率分布の定義に沿っているので全部の点に関して和をとったら、1になります。連続分布だとして、が成立。積分をしたらどうなるか。二次元分布が一次元分布になってパラメータが一個なくなります。文字じゃわかりづらいので図を作ります。ヒートマップを作ります。こちらの記事を参考に、というか丸パクリさせてもらいました。ここがメインではありませんので御容赦くだせえ。ことで、ヒートマップはこんな感じ。こいつをx,yに関してそれぞれ周辺化してみます。np.sum(Z,axis=1)plt.figure(2)plt.plot(x,Ym)plt.savefig("Ym.png")plt.figure(3)plt.plot(Xm,y)plt.savefig("Xm.png")上のコードを付け加えると周辺化されます。やっていることはZの二次元配列を行、列ごとに和を取っているだけ。コードの上では連続も離散も、とにかく和ですからね。出てきた画像がこちら。綺麗に正規分布が出てきました。この式、からも分かるように、この正規分布を積分したら1になります。周辺化により作られたこれらの分布も確率分布の定義に沿っていますね。周辺化は大事な概念なので、簡単だけどしっかり理解しとかないと。定期的に書かないと、記事書くこと自体に時間がかかっちゃうわ。Network)を実装したよ!久しぶりのDeepLearning関連の記事です。»Profile表参道で働く、フロントエンドエンジニア普段はTypeScriptでReact&Redux書いてます。機械学習最近全くやってないけど、復活しようと企んでる。(2)Archiveはてなブログをはじめよう!ket-30さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。