图解EM算法
来源:互联网 发布:送女生生日礼物 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 05:00
上图是EM算法的一个例子。EM算法有两个阶段,分别为E阶段和M阶段,两者迭代进行,直至M阶段计算出来的结果不在变化为止。
第一,试验说明:
假设有A和B两枚不均匀的硬币,从中随机抽取一枚,投掷10次,记录其正面(H)和反面(T)的出现情况。这样的试验共进行5次,便得到了左上角给出的一个试验结果。现在请根据试验结果,计算A出现正面的概率(θA)和B出现正面的概率(θB)各是多少?
第二,解答:
1)E步:
先假设θA=0.6;θB=0.5。则经过右上角的计算后,得出θA=0.71;θB=0.58;
注意:
0.45和0.55的计算方法是:P(A,H)=0.6^5+(1-0.6)^5=0.000796;P(B,H)=0.5^5+(1-0.5)^5=0.0009765;所以A的为0.000796/(0.000796+0.0009765);B的为0009765/(0.000796+0.0009765)。下列同理。
参考 http://ai.stanford.edu/~chuongdo/papers/em_tutorial.pdf
第一,试验说明:
假设有A和B两枚不均匀的硬币,从中随机抽取一枚,投掷10次,记录其正面(H)和反面(T)的出现情况。这样的试验共进行5次,便得到了左上角给出的一个试验结果。现在请根据试验结果,计算A出现正面的概率(θA)和B出现正面的概率(θB)各是多少?
第二,解答:
1)E步:
先假设θA=0.6;θB=0.5。则经过右上角的计算后,得出θA=0.71;θB=0.58;
注意:
0.45和0.55的计算方法是:P(A,H)=0.6^5+(1-0.6)^5=0.000796;P(B,H)=0.5^5+(1-0.5)^5=0.0009765;所以A的为0.000796/(0.000796+0.0009765);B的为0009765/(0.000796+0.0009765)。下列同理。
参考 http://ai.stanford.edu/~chuongdo/papers/em_tutorial.pdf
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