EM算法入门相关文章翻译与总结-３

stanford的NLP课件是一个比较好的总结这里记录下。http://www.stanford.edu/class/cs224n/handouts/fsnlp-em-slides.pdf

MLE

 

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image 又一个不同的应用场景，但是可以看出基本都是mixture…

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image 引入hidden variable让计算变的容易,因为确定了具体哪个part model产生

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image   这个推导看前面的总结

image  关键词image image

 

下面是这个课件独有的，EM made easy

其实作者也是想证明Qfunction怎么获得的，思路和总结2中殊途同归，不过没有用log直接用概率*，利用artithmetic means >= geometric means

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image  如果再取log形式就一样了

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