予測と推定の計算理論的基礎
演習問題：サンプルプログラム

※注意事項
	MATLAB Student Editionでは使用できるメモリに制限があるのでプログラムを
実行中にエラーメッセージがでた場合、該当のプログラムを編集して学習データ
数(Ndata)とユニット数(M)を小さくしてください。

演習１：RBFによる関数近似
>> RBF1demo
を実行してください。

基底の個数や、位置・分散パラメータ　および　入力データ
を変えて試してみるには
 RBF1demo.m を編集してください。

パラメータ推定は
 RBF1learn.m で行なっています。参照してください。
パラメータに基づく関数出力は、
 RBF1out.m で行ないます。参照してください。
 RBF1plot.m はプロットを行なっています。

演習２：AR法による時系列予測
>> AR
を実行してください。

ARの次数や、入力データ
を変えて試してみるには
 AR.m　を編集してください。

パラメータ推定は
 AR_estimate.m で行なっています。参照してください。
パラメータに基づく予測は
 AR_predict.m で行なっています。参照してください。

演習３：EM法によるクラスタリング
>> EM
を実行してください。
スペースキーで１epochづつ、繰り返し計算が進みます。
収束したと思ったら　ctrl-C　で中断してください。

クラスタ数を変えるには
 EM.m を編集してください。
 EM_init.m は確率モデルパラメータの初期化
 EM_dostep.m は１epochのE-step, M-stepを行なっています。
参照してください。
 EM_mixGaussPlot.m　はプロットを行ないます。
参照しなくてもよいです。

演習４：カルマンフィルタとカルマン予測
>> cd pendulum
によってディレクトリ移動したのちに
>> pendulum_demo
を実行してください。

力学モデルその他各種パラメータを変えて試してみるには
 pendulum_demo.m
を編集してください。

カルマンフィルターについては、
　kalman_filter.m
  kalman_update.m
を参照してください。
カルマン予測については
  kalman_predict.m
を参照してください。


文責　大羽　：　shige-o@is.aist-nara.ac.jp
2000/08/01