기댓값 최대화1 EM 알고리즘 예시로 쉽게 이해하기 (Expectation maximization, EM algorithm) 기댓값 최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm, EM algorithm)은 모수에 관한 추정 값으로 로그 가능도(log likelihood)의 기댓값을 계산하는 기댓값 (E) 단계와 이 기댓값을 최대화하는 모수 추정값들을 구하는 최대화 (M) 단계를 번갈아가면서 적용한다. 이 두 단계(2-step)를 번갈아 가며 최적화 값을 찾아가는 알고리즘으로 이해하면 된다. 참고로, 가능도 함수(Likelihood function) 는 다음 포스팅에서 언급되어 있으니 확인이 가능하다. 로지스틱 회귀 분석 예시로 쉽게 이해하기 제품이 양품과 불량품이라는 두 가지 경우의 수를 가진 것처럼 로지스틱 회귀 분석은 종속변수가 이 분형일 때 사용된다. 이 종속변수는 하나 이상의 독립변수와.. 2020. 11. 30. 이전 1 다음
