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wzjs 2025/9/11 3:42:30

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【EM算法】算法及注解

三硬币模型是EM算法运用的一个经典例子

EM算法：

1.选择初值

2.E步求期望

3.M步求极大

4.迭代至收敛

三硬币模型

极大似然估计方法

EM方法

三硬币模型

3枚硬币分别记作A、B、C，这些硬币正面出现的概率分别是 $\pi$ ， $p$ 和 $q$ 。进行如下掷硬币试验：先掷硬币 A，根据其结果选出硬币B 或硬币C，正面选硬币B，反面选硬币C；然后掷选出的硬币，掷硬币的结果，出现正面记作1，出现反面记作0；独立地重复n次试验(这里取n= 10)，观测结果为:{1，1，0，1，0，0，1，0，1，1}

假设只能观测到掷硬币的结果，不能观测掷硬币的过程。问如何估计参数 $\pi$ ， $p$ 和 $q$ 。

目的是估计模型参数，自然地考量到极大似然估计方法

极大似然估计方法

三硬币模型可以写作：

$P(y|\theta)=\sum_zP(y,z|\theta)=\sum_zP(z|\theta)P(y|z,\theta)$ $=\pi p^y(1-p)^{1-y}+(1-\pi)q^y(1-q)^{1-y}$

$y$ ：观测变量，表示一次试验观测的结果是 1 或 0

$z$ ：隐变量（不可观测变量），表示未观测到的掷硬币 A 的结果

$\theta=(\pi,p,q)$ ：模型参数

将观测数据表示为 $Y=(Y_1,Y_2,\cdots,Y_n)^{\mathrm{T}}$ ,未观测数据表示为 $Z=(Z_1,Z_2,\cdots,Z_n)^{\mathrm{T}}$ 则观测数据的似然函数为

$P(Y|\theta)=\sum_{Z}P(Z|\theta)P(Y|Z,\theta)$

展开得

$P(Y|\theta)=\prod_{j=1}^n[\pi p^{y_j}(1-p)^{1-y_j}+(1-\pi)q^{y_j}(1-q)^{1-y_j}]$

考虑求模型参数 $\theta=(\pi,p,q)$ 的极大似然估计，即

$\hat{\theta}=\arg\operatorname*{max}_{\theta}\log P(Y|\theta)$

实际上，这个问题没有解析解，只有通过迭代的方法求解。EM 算法就是可以用于求解这个问题的一种迭代算法。换句话说，EM算法是求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。

EM方法

首先选取参数的初值，记作 $\theta^{(0)}=(\pi^{(0)},p^{(0)},q^{(0)})$

然后通过E步和M步迭代计算参数的估计值。第 $i$ 次迭代参数的估计值为 $\theta^{(i)}=$ $(\pi^{(i)},p^{(i)},q^{(i)})$ 。EM 算法的第 $i+1$ 次迭代如下：

E 步：计算在模型参数 $\pi^{(i)},p^{(i)},q^{(i)}$ 下观测数据 $y_j$ 来自掷硬币 B 的概率

$\mu_{j}^{(i+1)}=\frac{\pi^{(i)}(p^{(i)})^{y_{j}}(1-p^{(i)})^{1-y_{j}}}{\pi^{(i)}(p^{(i)})^{y_{j}}(1-p^{(i}))^{1-y_{j}}+(1-\pi^{(i)})(q^{(i)})^{y_{j}}(1-q^{(i)})^{1-y_{j}}}$

M 步：计算模型参数的新估计值

$\pi^{(i+1)}=\frac{1}{n}\sum_{j=1}^{n}\mu_{j}^{(i+1)}$

$p^{(i+1)}=\frac{\sum_{j=1}^n\mu_j^{(i+1)}y_j}{\sum_{j=1}^n\mu_j^{(i+1)}}$
$q^{(i+1)}=\frac{\sum_{j=1}^n(1-\mu_j^{(i+1)})y_j}{\sum_{j=1}^n(1-\mu_j^{(i+1)})}$