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#概要 標本から得られた分布が多峰型であったとき, 単純なガウス分布でモデル化するのは適切ではありま... #概要 標本から得られた分布が多峰型であったとき, 単純なガウス分布でモデル化するのは適切ではありません. 多峰型の分布は複数のガウス分布を組み合わせた混合ガウス分布を使ってモデル化することができます. この記事ではEMアルゴリズムを使って, 混合ガウス分布のパラメータを決定する例を紹介します. #まずは単峰型分布から ##最尤推定 標本を$x_n (n=1,...,N)$とします. ガウス分布の最尤推定によって, 平均と分散を以下の形で求めることができます. # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab import math #ヒストグラムをプロットする関数 def draw_hist(xs, bins): plt.hist(