您能否介紹一下如何證明期望最大化算法的收斂性?如何證明EM的收斂性?
例如EM硬幣問題:https://math.stackexchange.com/questions/25111/how-does-expectation-maximization-work
您能否介紹一下如何證明期望最大化算法的收斂性?如何證明EM的收斂性?
例如EM硬幣問題:https://math.stackexchange.com/questions/25111/how-does-expectation-maximization-work
EM算法做最大似然估計。如果你看看日誌的可能性,E和M兩個步驟總是最大化它並不是真的。然而,如果你看負自由能函數,它們兩者總是最大化它,儘管不同的事情(如座標下降那樣)。所以是的,EM算法總是收斂的,儘管它可能收斂到不好的局部極值,這是一個不同的問題。
查看古典紙張www.cs.toronto.edu/~radford/ftp/emk.pdf以瞭解更多信息。
啊..這很奇怪了解融合不需要編程/程序員。但我明白這更接近數學。但我不知道它與程序員或編程完全無關嗎? –
我不明白你的評論。我想你的意思是把這個評論添加到用戶「mathematician1975」 –
的評論中,謝謝你的回答。是。抱歉。我應該在不同的地方添加評論...... –
EM算法並不總是收斂。所以你的問題的細節將是重要的。
我不認爲這是正確的 –
這不是真正的編程相關,更適合於http://maths.stackchange.com – mathematician1975