EM算法为什么可视为F函数的极大-极大算法?
(本人知乎同名账号亦发了此文)
读前须知
本文面向读者为:正在看李航的《统计学习方法》,看到9.4.1 的F函数的极大-极大算法时不能理解
正文
本文先说求偏导过程,再说F函数,最后谈谈为什么是“极大-极大算法”(两个极大各自是什么)。
求偏导
一、先说求偏导。这块内容其实有很大跳步,卡这半天,刚终于懂了,附上我的手写内容(我猜有人在疑惑为什么求导结果中不含Σ\SigmaΣ?):
⚠️下图有一处修改:(9.35)之后的两行手写中,第二行的logP(Y,Z∣θ)logP(Y,Z|\theta)logP(Y,Z∣θ)改成logP(Y,Zi∣θ)logP(Y,Z_i|\theta)logP(Y,Zi∣θ)
⚠️下图一处补充:EP∼logP∼(Z)=Σi=1nlog{P∼(Zi)}⋅P∼(Zi)E_P^\sim log_P^\sim(Z)=\Sigma_{i=1}^n log\{_P^\sim(Z_i)\}·_ P^\sim(Z_i)EP∼logP∼(Z)=Σi=1nlog{P∼(Zi)}⋅P∼(Zi)
F函数
二、再说这个函数F,看见上图的引理9.2没?当F取极大时,碰巧就是上图式(9.36),而对这个式子,求 θ\thetaθ 使其极大,不就是EM算法要干的事情了么。
两个“极大”
三、多说一句,为什么是“极大-极大算法”,为什么是两个“极大”,第一个极大,固定 θ\thetaθ ,求 P∼_P^\simP∼ 得到上图式(9.36);第二个极大,就是对(9.36)固定 P∼_P^\simP∼,求 θ\thetaθ 得到极大,而这第二个极大,正是在本章开篇的三硬币问题中所讲述的、EM算法要解决的问题(见第二版p176式(9.4))。看到这里,再补两张图,希望能帮到读者:
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