趣旨 EMアルゴリズムを理解する。 なぜEMアルゴリズム? なんか名前がかっこいいから機械学習を学ぶ人間として当然だから。 他にも解説記事いっぱいあるけど? 表記揺れ、定義の揺れが酷すぎて比較しづらい。例えば後述のEステップについて揺れがある。 では解説する。 表記法 : 観測変数(即ち入力) : 潜在変数(観測されない変数 欠損データと呼ばれたりするが、実在性は特に重要ではない) : モデルパラメタ 問題設定 最尤推定がしたい。つまり、事前確率を最大にするようなを求めたい。 しかし、直接偏微分して解くことが難しく、代わりには陽に得られている状況を考える。 解法 に適当な初期値を与えた後、以下…