Open6
「ゼロから作るディープラーニング 5（生成モデル編）」をやってみる
powellなるべくRustで書き直してみたいと思っています．（今後RustのML需要があることに期待して）
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powellステップ1
正規分布とは？について扱った．
powellステップ2
最尤推定
身長データをモデル化（正規分布とみなす）し，最尤推定でモデルパラメータを推定する．
すなわち，データにうまくフィットする正規分布を探す．
逆に，推定したパラメータからデータを生成することもできる
powellステップ3
1~3. 多次元正規分布
- 最初は行列の扱いがメイン
- 実際に，生成とプロットを行う
4. 多次元正規分布の最尤推定
- 最尤推定により，多変量正規分布のパラメータを推定する
powellステップ4
混合ガウスモデル
混合ガウスモデルの理論，実装など
powell→ EMアルゴリズムの話を理解したいのでEMアルゴリズムの勉強に移動