bayesian 분립 과정 혼합 모델 Dirichlet process mixture model (以下 DPMM)。"ノンパラメトリック(無限次元)ベイジアンクラスタリング" と呼ばれたりもする。クラスタ数を事前に指定する必要がない(モデルとハイパーパラメタによって決まる)。 ベイズ推論は、観測変数(データ) $D$ および潜在変数(パラメタ) $\theta$ からなる(自分で作った)生成モデル $p(D,\theta)$ から事後分布 $p(\theta|D)$ ... bayesian베이스클러스터분립 과정 혼합 모델
분립 과정 혼합 모델 Dirichlet process mixture model (以下 DPMM)。"ノンパラメトリック(無限次元)ベイジアンクラスタリング" と呼ばれたりもする。クラスタ数を事前に指定する必要がない(モデルとハイパーパラメタによって決まる)。 ベイズ推論は、観測変数(データ) $D$ および潜在変数(パラメタ) $\theta$ からなる(自分で作った)生成モデル $p(D,\theta)$ から事後分布 $p(\theta|D)$ ... bayesian베이스클러스터분립 과정 혼합 모델