第4回 「はじめてのパターン認識」 読書会

第4章確率モデルと識別関数

前半

@gepuro

！！注目の本！！

モデルを構築する上で困ること

● データの測定単位によって、数値に大きな違い● 特徴量の大きさが同程度の方が良いモデルが出

来る事がある。特徴間には相関が無い方が良い● モデル作りにスパイスを効かせる

平均ベクトルや共分散行列の出番

平均ベクトルと共分散行列

平均ベクトル

E{x_i}はi番目の特徴の期待値で、

p(x_i)はi番目の特徴を表す確率変数x_iの確率分布

平均ベクトルと共分散行列

σ_ii = σ_i ^2と表し、σ_iは標準偏差という。

相関係数

標準化(中心化/標準偏差)の模式図

観測データの無相関化

無相関化の模式図

白色化

● 無相関化+標準偏差1に正規化+中心化

白色化の模式図