Overview

統計学では、混合モデルは観察されたデータ集合が個々のオブザベーションが属する部分集団を識別すべきであることを要求せずに、全体の母集団内の部分集団の存在を表現するための確率モデルである。形式的には、混合モデルは、全体の母集団内のオブザベーションの確率分布を表す混合分布に対応する。しかし、「混合分布」に関連する問題は、全体の母集団の特性を部分集団の特性から導出することに関連しているが、「混合モデル」は、部分集団の識別情報なしで、プールされた母集団上のオブザベーションだけを与えられた部分集団の特性について統計的推論を行うために使用される。

混合モデルは、組成データのモデル、すなわち、成分が一定値（1、100％など）に和するように制約されているデータのモデルと混同してはならない。しかし、組成モデルは、母集団のメンバーがランダムにサンプリングされる混合モデルと考えることができ、逆に混合モデルは、全サイズ読取母集団が1に正規化された組成モデルと考えることができる。

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Use Case

comming soon...　　

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reference

• wikipedia
• 「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」秋庭 伸也 (著)、 杉山 阿聖 (著), 寺田 学 (著), 加藤 公一 (監修)