[ML] Clustering Algorithms –Expectation-Maximization (Gaussian Mixture Model)
EM EM은 통계 모델에서 매개 변수의 최대 가능성을 찾기 위한 반복적인 방법으로, 모델은 숨겨진(잠재적) 변수에 의존한다. -EM Algorithm ◼ expectation(E) 단계와 maximization(M) 단계를 번갈아 수행하면서 반복 ◼ (E) 단계는 모수에 대한 현재 추정치를 사용하여 평가되는 log-likelihood의 기대 함수를 생성 ◼ (M) 단계는 (E) 단계에서 발견되는 예상 log-likelihood를 최대화하는 모수를 계산 ◼ 이러한 모수 추정치는 다음 (E) 단계에서 숨겨진 변수의 분포를 결정하는 데 사용 - Hidden Parameter Problem and Solution ◼ 변수가 숨겨져있을 때 각 변수가 똑같이 선택될 가능성이 있다면 우리는 알려지지 않은 매개변수 '..
machine learning
2022. 12. 15. 12:04
