<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>GMM on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/tags/gmm/</link><description>Recent content in GMM on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ja/tags/gmm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>K-means, GMM, EM：クラスタリングの三重マトリョーシカ</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/posts/em-kmeans-gmm/</link><pubDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ja/posts/em-kmeans-gmm/</guid><description>K-meansは実はGMMの極端なケースであり、GMMはEMアルゴリズムの代表的な応用である。三つがどのように一つのフレームワークで繋がるのか、そして情報幾何学がこの関係をどう説明するのかを直感的に解説する。</description></item></channel></rss>