MathJaxによる数式の書き方
このブログに数式を書きたいのでMathJaxを使用することにした。
参考
\(p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)}\)
\( \mathcal{N}(\mathbf{x}|\mathbf{\mu},\Sigma)= \frac{1}{(2\pi)^{D/2}|\Sigma|^{1/2}}\exp\left\{-\frac{1}{2}(\mathbf{x}-\mathbf{\mu})^T\Sigma^{-1} (\mathbf{x}-\mathbf{\mu}) \right\} \)
\(BIC=-2\ln(L)+k\ln(n)\)
つかいかた
ヘッダに以下を追加参考
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src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS_HTML">
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サンプル
\(\TeX\)風に書けます。ベイズの定理
\(p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)}\)
\(p(Y|X)=\frac{p(X|Y)p(Y)}{p(X)}\)
正規分布
\( \mathcal{N}(\mathbf{x}|\mathbf{\mu},\Sigma)= \frac{1}{(2\pi)^{D/2}|\Sigma|^{1/2}}\exp\left\{-\frac{1}{2}(\mathbf{x}-\mathbf{\mu})^T\Sigma^{-1} (\mathbf{x}-\mathbf{\mu}) \right\} \)
\(
\mathcal{N}(\mathbf{x}|\mathbf{\mu},\Sigma)=
\frac{1}{(2\pi)^{D/2}|\Sigma|^{1/2}}\exp\left\{-\frac{1}{2}(\mathbf{x}-\mathbf{\mu})^T\Sigma^{-1} (\mathbf{x}-\mathbf{\mu}) \right\}
\)
ベイズ情報量基準
\(BIC=-2\ln(L)+k\ln(n)\)
\(BIC=-2\ln(L)+k\ln(n)\)