1. 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

3. ！！注目の本！！

4. 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

5. 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

6. 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

8. 標準化(中心化/標準偏差)の模式図

9. 観測データの無相関化

11. 無相関化の模式図

12. 白色化
● 無相関化+標準偏差1に正規化+中心化

14. 白色化の模式図