認知アルゴリズム特論

課題2 ML推定

お知らせ

１０月２６日（火）の講義は休みにします。また、レポートの提出期限を１１月 １日（月）としましたので、注意して下さい。

前回の課題では、各カテゴリの真の分布が明らかな場合 について、ベイズ識別とユークリッド距離による識別を行なった。 今回は、各カテゴリの真の分布が未知だが、各カテゴリ の学習用データが得られる場合について考える。つまり、各カテゴリの学習用 データから各カテゴリの分布を ML 推定によって推定し、この分布 を用いて、テスト用データのベイズ識別およびユークリッド距離による識別 を行なう。

  1. 各カテゴリの分布がガウス分布の場合について， 前回の課題と同様の実験を，学習データからML推定により得られた各カテゴリの 分布を用いて行なう．

    真の分布を用いた場合と，ML推定で得られた分布を用いた場合との違いを 考察する．（各カテゴリの分布や学習データ数などを変えて考察する）

  2. 一方のカテゴリの分布が一様分布のときに，それをガウス分布であるとの仮定 のもとにML推定して得られた分布を用いた場合について，同様の実験を用いて 行なう．

    真の分布を用いた場合と，ML推定で得られた分布を用いた場合との違いを 考察する．（各カテゴリの分布や学習データ数などを変えて考察する）

Last modified: October 13, 1999