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1. 自己的理解

   目标$\tilde{\theta} = argmax_\theta P(Y|\theta)$
   即我们要估计一个合理的$\tilde{\theta}$使得$P(Y|\theta)$达到最大值
   如果存在隐变量$Z$，我理解为$Z$是一个没有表现出来但是又是必要的一个中间态，那么$P(Y|\theta)$可以表示为$P(Y|\theta)=P(Y,Z|\theta)=\sum_ZP(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)$
   然后想象一下迭代的过程，即从$\theta^i$到$\theta^{i+1}$的过程，每次迭代应该是要满足$P(Y|\theta^{i+1})>P(Y|\theta^i)$，考虑对数似然函数$L(\theta)=log P(Y|\theta)$
   $L(\theta)-L(\theta^i)=logP(Y|\theta)-logP(Y|\theta^i)$
   $=log\sum_ZP(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)-logP(Y|\theta^i)$
   $=log\sum_ZP(Z|Y,\theta^i)\frac{P(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)}{P(Z|Y,\theta^i)}-logP(Y|\theta^i)$
   由Jensen不等式$log\sum_j\lambda_jy_j\ge \sum_j\lambda_jlogy_j$，其中$\lambda_j\ge 0,\sum_j\lambda_j=1$，原式变为
   $\ge \sum_ZP(Z|Y,\theta^i)log\frac{P(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)}{P(Z|Y,\theta^i)}-\sum_ZP(Z|Y,\theta^i)P(Y|\theta^i)$
   $=\sum_ZP(Z|Y,\theta^i)log\frac{P(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)}{P(Z|Y,\theta^i)}$
   则$\theta^{i+i}=argmax_\theta L(\theta^i)+\sum_ZP(Z|Y,\theta^i)log\frac{P(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)}{P(Z|Y,\theta^i)}$
   $=argmax_\theta\sum_ZP(Z|Y,\theta^i)logP(Y|Z,\theta)P(Z|\theta)+$常数项
   $=argmax_\theta Q(\theta,\theta^i)$
   EM的算法步骤可以因此分解成
   确隐变量，写出完全数据的对数似然函数（完全数据就是Z数据和Y数据，不完全数据就是只有Y数据）
   $E$步：计算$Q$函数
   $M$步：迭代估计$\theta$

2. 优点：简单性和普适性，可看作是一种非梯度优化方法（解决梯度下降等优化方法的缺陷：求和的项数将随 着隐变量的数目以指数级上升，会给梯度计算带来麻烦）

   缺点：对初始值敏感，不同的初值可能得到不同的参数估计值；不能保证找到全局最优值。

3. EM求解原理:

   因为在求解一个含有隐变量的概率模型时，目标是极大化观测数据关于参数的对数似然函数，而极大化的主要困难是含有未观测数据并有包含和的对数，而EM算法是通过迭代，不断求解下界的极大化，来逐步求解对数似然函数极大化。

4. 采用EM算法求解的模型有哪些？为什么不用牛顿法或者梯度下降法？

   一般有混合高斯、协同过滤、k-means。算法一定会收敛，但是可能会收敛到局部最优。求和的项数会随着隐变量的数目指数上升，会给梯度计算带来麻烦。EM算法是一种非梯度优化算法。

5. 用EM算法推导解释K-means：

   k-means算法是高斯混合聚类在混合成分方差相等，且每个样本仅指派一个混合成分时候的特例。k-means算法与EM算法的关系是这样的：
   · k-means是两个步骤交替进行:确定中心点，对每个样本选择最近中心点–> E步和M步。
   · E步中将每个点选择最近的类优化目标函数，分给中心距它最近的类(硬分配)，可以看成是EM算法中E步(软分配)的近似。
   · M步中更新每个类的中心点，可以认为是在「各类分布均为单位方差的高斯分布」的假设下，最大化似然值；
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