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9.19これまた良問。自分でEMアルゴリズムを組み立てる問題です。完全データ集合の尤度関数を,潜在変数を噛ませる形で計算します。続いて,Eステップでは事後確率に関する潜在変数の期待値を計算します。Mステップでは,今回は制限式があるため,ラグランジュの未定乗数法を利用して最尤解を求めにいきます。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。Beginaid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。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。