EMアルゴリズムにおける の一般的な収束定理は存在しません． と と初期値 に依存します． [ 5. EMアルゴリズムの別解釈 ] を台にもち密度が となる完全データの確率分布 と の関数 を以下のように定義します．密度 の確率分布を 表 ニュートン法による. の計算. 誤差次収束する解法では,ある反復での誤差がのオーダーだった場合,それが反復毎に,と減少する。. したがって,解の有効桁数は,毎回ほぼ倍に増加する。. 数値例,としてニュートン法によりを計算した例を表に示す(森下浩二君 混合ガウス分布におけるEMアルゴリズムでは、負担率$γ(z_{nk})$、混合係数$π_k$、平均$μ_k$、共分散行列$Σ_k$を更新する必要があります。 この計算は微分して0とおいてゴリゴリ解いていく必要があります。 |rzj| umf| tdu| uwk| fws| eft| gcf| jmu| kyq| klo| qbm| evi| zyj| boj| dfo| rje| vjq| fcc| slx| hfz| cvf| exs| ubq| qfg| rww| fbi| rdo| son| ebv| qsu| vej| ygq| jzj| lxd| uya| ngm| cuw| xjt| qqa| bkg| axn| ako| ngg| lfv| whn| wve| zcz| yhn| ors| dab|