EM算法 --入门级详解
一:EM算法简介
EM算法简单来说就是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为求期望步(E步),另一个为求极大值步M步),所以算法被称为EM算法(Expectation Maximization
Algorithm)。EM算法适用于求解那些含有隐变量的问题,也就是说你待求解的样本中含有无法观测到的记录值。要学习EM算法,我们需要先了解两个概念:极大似然估计和Jensen不等式。
二:极大似然估计
首先来了解一下极大似然估计。这个时候就需要小明友情客串一下了。假如小明今年刚考入大学,他在校园里闲逛,发现从身边经过的每十个人里有八个都是女生,他就想说:妥了,我指定能找到女朋友!那为什么小明会产生“能找到女朋友”这样的想法呢?其实这里就用到了极大似然估计的思想——根据观测到的样本结果推测使该结果出现的最大可能。也就是说,我们可以把极大似然看作一个反推,即根据结果推算使该结果出现的可能性最大的条件。
再举一个例子:现在我们从学校为数不多的男生中随机抽取100个男生,加入这些男生的身高服从同一个高斯分布:X~N( u, ∂ )。分别记录他们的身高数据为X={x1,x2,x3,…,x100},但是我们不知道他们身高服从的高斯模型的参数是多少,所以我们的目标就是求解参数:θ=[u, ∂]T。在这里我们记抽到第i个男生身高的概率为
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