EMアルゴリズム - 画像処理とか機械学習とか今回は、前回の混合ガウスモデルに引き続き、混合ガウスモデルのパラメータ推定の手法に使えるEMアルゴリズムについて紹介したいと思います。 混合ガウスモデルを例に挙げますので、混合ガウスモデルが分からない方は前回の記事を参照してください。 hiro2o2.hatenablog.jp なぜ最尤推定で解けないか？ 混合ガウスモデルは以下の式で表せました。 何か近似したい確率密度分布（真の分布）がある際に、混合ガウスモデルを使って近似する場合、最も真の分布に近づくような、パラメータが分かれば良いです。 このパラメータの学習に、通常のガウスモデルと同じように最尤推定を用い、対数尤度の最大化のアプローチで解けるでしょうか？ このように、正規分布の和のlogの部分で、微分して0とおく計算が難しくなります。 また、重みを足し合わせて1であるという条件と、共分散行列が正定値であるという条件のもと、を最大にする
