Process(CRP)日本語だと中華料理店過程。なり、お客さんの数の対数オーダーでテーブル数が増えていく混んでるテーブルのほうがお客さんが座る確率が高い(混んでるのに座ってくる人って、、、)これをクラスタリングと見なすことができる。新たなデータは属しているデータの数が多いクラスタに配属される確率が高く、ある確率でまた新しいクラスタを生成する普通のクラスタ数を決め打ちでやるクラスタリングとは違って、データ数によってクラスタ数が可変していくこれがInfiniteと呼ばれるゆえんか。次元のベクトルとする。確率変数のベクトルである。対してとであるということ。DPディリクレ過程は無限次元版ディリクレ分布と考えることができるどこで周辺化してきてもディリクレ分布が出てくるガウス過程と非常によく似ている。下の図は、区間における線分の長さの和(と考えてもたぶんよい)cf.定義を満たすものこのディリクレ過程の定義を満たすような可測な分割の仕方の数というのは非可算無限にある。ここで起こる疑問は「このような定義を満たすようなものはあるのか、あるとすれば条件はなんなのか?」ということである。これを解決するようなapproachがいくつもある。「満たすようなものがあるのか?」について、つまりwell-defineかどうかについてのほうはwikipedia:en:De_Finetti's_theoremを使って示してある。Representationなどがある。Representationは変分ベイズと相性がよいことから推論のときはこの2つがよく使われるようである。書けることからも分かるように、離散確率分布であった。それゆえ、連続分布に対して事前分布として使うことができない。これをどうにかしたい。Mixturesはこれを解決するためのものである。Mixturesでは、DPから混合モデルのパラメータを取ってくる。Mixturesでは、DPから混合モデルのパラメータを取ってくる。場合分けが必要がすでに存在しているクラスタだった場合となる。[12]などが紹介されていた。パラメータ(隠れ変数的な)。完全にベイズの世界なのでこういう書き方*13:[16]に書いてあるっぽい*14:[6]を参考にしつつ*15:計算過程は追い切れてない。processes(HDP)の元論文。Processに関するメモ自分用メモ。例によってすげー基本っぽいことを書いていく。Chines...今さら感あるかもしれないけど読む。08:56株式会社10Xでデータエンジニアをやっています。gmail.comにお願いします。内容によって返信できない場合もあります。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。