Tumblrはじめに『ベイズ推論による機械学習入門』の学習時のノートです。基本的な内容は「数式の行間を読んでみた」とそれを「RとPythonで組んでみた」になります。「数式」と「プログラム」から理解するのが目標です。この記事は、4.4.4項の内容です。)」、「事前分布をガウス・ウィシャート分布」とする混合モデルを崩壊型ギブスサンプリング(周辺化ギブスサンプリング)により推論します。省略してある内容等ありますので、本とあわせて読んでください。初学者な自分が理解できるレベルまで落として書き下していますので、分かる人にはかなりくどくなっています。同じような立場の人のお役に立てれば幸いです。\mathbf{S})$から潜在変数$\mathbf{S}$をサンプルするアルゴリズムを導出する。n})$を求めていく。適宜$\mathbf{s}_n$に影響しない項を省いて比例関係に注目する。正規化することで対応できる。$\mathbf{s}_n$の条件付き分布の具体的な形状を明らかにしていく。n})$を持つカテゴリ分布である。