怎样才能通俗易懂地解释 EM 算法?

node52
  • 56

求通俗易懂的 EM 算法理解,有个模型例子来解释,我解释两遍了妹子还不是很懂的样子……急,在线等

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ghosting
  • 2
新手上路,请多包涵

最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:
第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;
第二步是最大化(M),最大化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值。
M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算中,这个过程不断交替进行。
总体来说,EM的算法流程如下:
1.初始化分布参数
2.重复直到收敛:
E步骤:估计未知参数的期望值,给出当前的参数估计。
M步骤:重新估计分布参数,以使得数据的似然性最大,给出未知变量的期望估计。
至于例子解释什么的,最俗的解释:食堂的大师傅炒了一份菜,要等分成两份给两个人吃,显然没有必要拿来天平一点一点的精确的去称分量,最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中,然后观察是否一样多,把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中,这个过程一直迭代地执行下去,直到大家看不出两个碗所容纳的菜有什么分量上的不同为止。就是最大期望算法。

我觉得楼上说得不错了,然后建议先说一下最大似然估计,然后再讲 EM,方便比较和区分。

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