Suyeong Park - 지성을 추구하는 삶
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수학/ 혼합 모델
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수학/ 혼합 모델
혼합 모델
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혼합 모델
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더 복잡한 확률 모델을 만드는 한 가지 방법은 간단한 분포의 convex combination을 취하는 것이다. 이것을 혼합 모델(mixture model)이라고 하고, 다음과 같은 형식을 갖는다.
◦
p
k
p_k
p
k
는
k
k
k
번째 혼합 요소이고,
◦
π
k
\pi_k
π
k
는
0
≤
π
k
≤
1
,
∑
k
=
1
K
π
k
=
1
0 \leq \pi_k \leq 1, \sum_{k=1}^{K} \pi_k = 1
0
≤
π
k
≤
1
,
∑
k
=
1
K
π
k
=
1
인 혼합 가중치이다. (가중치를 모두 합하면 1이고 모든 가중치가 0과 1사이에 존재함. 이게 바로 convex combination)
p
(
y
∣
θ
)
=
∑
k
=
1
K
π
k
p
k
(
y
)
p(\bold{y}|\boldsymbol{\theta}) = \sum_{k=1}^{K} \pi_k p_k(\bold{y})
p
(
y
∣
θ
)
=
k
=
1
∑
K
π
k
p
k
(
y
)
참고
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Probabilistic Machine Learning: An Introduction
