EM算法详细推导

xiaoxiao2025-10-21  6

数学基础公式推导习题

1.数学基础

在推导EM算法之前,我们给出两个要用到的数学知识。

1.1Jensen不等式

设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数。当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数。如果或者,那么称f是严格凸函数。

 Jensen不等式:   如果f是凸函数,X是随机变量,那么   

  特别地,如果f是严格凸函数,那么当且仅当,也就是说X是常量。这里我们将简写为

当f是(严格)凹函数当且仅当-f是(严格)凸函数。

 Jensen不等式应用于凹函数时,不等号方向反向,也就是。

1.2 期望公式中Lazy Statistician规则

设Y是随机变量X的函数(g是连续函数),那么

      (1) X是离散型随机变量,它的分布律为,k=1,2,…。若绝对收敛,则有

      

      (2) X是连续型随机变量,它的概率密度为,若绝对收敛,则有

      

2.公式推导

2.1算法基本内容定义:

观测数据X隐含数据Z迭代遍历t一共有N个观测数据、N个隐含变量初始公式定义:使用似然估计:

2.2开始推导

由于在电脑上写公式比较累:这一部分我会手写。

3.习题

3.1思想总结:EM就是一个E步M步不断交替优化下界的过程。

3.2习题(暂时没找到合适的 找到补)

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