これまで確率密度分布の推定方法として、パラメトリックモデルに基づく方法 とノンパラメトリックな方法について述べた。パラメトリックモデルに基づく 方法は、新しいデータに対する確率密度の計算が比較的簡単であるが、真の分 布と仮定したモデルが異なる場合には必ずしも良い推定結果が得られるとは限 らない。一方、ノンパラメトリックな手法は、真の確率密度分布がどんな関数 系であっても推定できるが、新しいデータに対して確率密度を評価するための 計算量が学習用のデータ数が増えるとどんどん増大してしまう。セミパラメト リックな手法は、パラメトリックモデルに基づく方法とノンパラメトリックな 方法の中間的な手法であり、これらの手法の良い点を取り入れ、欠点を改善す るような手法である。以下では、セミパラメトリックな方法の代表例として、 混合分布モデル(mixture model)に基づく方法ついて述べる。