EMアルゴリズムによる混合分布のパラメーター推定の解析計算＆実装例 from 「Rによるモンテカルロ法入門」 - My Life as a Mock Quant

問題設定 R言語の書籍「Rによるモンテカルロ法入門」 のEMアルゴリズムに関連した「練習問題5.14」をpthonの練習がてらEMアルゴリズム構築までの数式もメモりながら解いてみたというお話。問題設定としては という混合分布(分布から確率、分布から確率でサンプリング)から個サンプリングした状況を考えて、このパラメーターをEMアルゴリズムで推定するというもの。機械学習の分野でいう所の「教師なし２クラス分類」に該当する（たぶん）。 グラフを使ってもうちょっとちゃんと説明しておくと、実際に観察された青い棒グラフで示されているデータは赤色のグラフで示されているからのサンプルなのか、それとも緑色のグラフで示されているからのサンプルなのかを識別するための閾値的な量になっているというパラメーターを推定してましょうと、そして、既存のデータはのどちらの分布から来た可能性が高いのかを判断しましょうとそういう問

[kkobayashi]

Rでもモンテカルロでも無くなってる・・・

[dora223]

“混合ガウスモデルとEM - 人工知能に関する断創録”

[abrahamcow]

モンテカルロemアルゴリズム