推 qrtt1:感謝分享呦 210.59.94.118 08/01
推 chy168:推啊~ 感謝~ :p218.175.111.140 08/01
※ 引述《bombfox ( )》之銘言：
: 請問各位前輩
: EM(expectation-maximization) algorithm到底是在講什麼???
: 讀了快一個月了
: 還是不知道他到底要表達什麼意思????
: 謝謝
嗯....從我個人的學習過程來看
學習EM之前先弄清楚一些概念
會比較容易看懂EM相關的資料
1) likelihood
2) likelihood function
3) probability distribution
4) expectation
5) conditional expectation
6) details: i.i.d.等等
7) tricks: Lagrange Multiplier等等
我自己也要補足很多地方
有些是以前數學沒有學過的觀念
有些是以前沒有學清楚的觀念
全部弄清楚了 看EM的資料就很容易上手了
不過原始作者A.P. Dempster的paper還是不容易懂
因為他舉例的時候
用到了exponetial funciton等等
還有一些微積分符號
如果以前對這些不熟 可能就有些障礙
要先找一些其他東西唸
像是T Mitchell的Machine Learning第六章Bayesian Learning裡面
有提到EM在學習k-means這個問題的例子
算是比較容易入門的地方
提供給您參考
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