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ベイズ混合ガウスモデル

ベイズ混合ガウスモデル（Bayesian Gaussian Mixture Model）は、混合パラメータすべてに事前分布を置き、それらの事後分布を推論する（通常は変分ベイズまたはMCMCを用いる）ことで、固定された点推定値ではなく、原理に基づいた不確実性の定量化、実効的な成分数の自動選択、および小さなデータセットに対する過学習への耐性を実現する。

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出典

  1. Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning (Ch. 10). Springer. ISBN: 978-0-387-31073-2
  2. Attias, H. (1999). Inferring parameters and structure of latent variable models by variational Bayes. Proceedings of the 15th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 21–30. link ↗

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Gaussian Mixture Model (Variational Bayes / MCMC Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-gaussian-mixture-model

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ScholarGate — Bayesian Gaussian Mixture Model (Bayesian Gaussian Mixture Model (Variational Bayes / MCMC Inference)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/machine-learning/bayesian-gaussian-mixture-model · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026