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Bayes-Notebooks
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# ベイズ推論の実装メモ :sushi: ## 混合ガウスモデル (Gaussian Mixture Model: GMM) <div align="center">  </div> * [GMMのギプスサンプリングの実装](https://nbviewer.jupyter.org/github/eqs/Bayes-Notebooks/blob/master/GMM/GS_GMM.ipynb) * 参考：須山, ベイズ推論による機械学習入門, 講談社, 2017. ## ディリクレ過程混合ガウスモデル (Dirichlet Process GMM: DPGMM) <div align="center">  </div> * [DPGMMのギプスサンプリングの実装](https://nbviewer.jupyter.org/github/eqs/Bayes-Notebooks/blob/master/DPGMM/GS_DPGMM.ipynb) * 参考：石井, 上田, 続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―, オーム社, 2014. ## 無限関係モデル (Infinite Relational Model: IRM) <div align="center">  </div> * [トイデータの生成](https://nbviewer.jupyter.org/github/eqs/Bayes-Notebooks/blob/master/IRM/IRM_data.ipynb) * [IRMの実装](https://nbviewer.jupyter.org/github/eqs/Bayes-Notebooks/blob/master/IRM/CGS_IRM.ipynb) * 参考：石井, 上田, 続・わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―, オーム社, 2014. ## 主成分分析 (Principal Component Analysis: PCA) <div align="center">  </div> * [PCAのギプスサンプリングの実装](https://nbviewer.jupyter.org/github/eqs/Bayes-Notebooks/blob/master/PCA/GS_PCA.ipynb) * 参考：須山, ベイズ推論による機械学習入門, 講談社, 2017.
