*EMアルゴリズム (expectation-maximization algorithm) [#k3c6a6fd]

潜在変数(または隠れ変数)というものを考えると推定がぐっと簡単になるときに有用なアルゴリズム. 最尤推定の局所最適解を E ステップ と M ステップ の二つのステップの繰り返しにより求める. 

> -- あかほ

**関連項目 [#pe19d4db]
-[[EM algorithm]]
-[[expectation-maximization algorithm]]
#br
-[[潜在変数]]
-[[混合分布]]
-[[隠れMarkovモデル]]
-[[Baum-Welchアルゴリズム]]
-[[最尤推定]]
-[[情報幾何]]
-[[変分ベイズ]]
#br
-[[検索:EMアルゴリズム EM]]

**リンク集 [#a6803ffe]

-[[EMアルゴリズム>http://staff.aist.go.jp/s.akaho/thesis/thesis-www/node16.html]] @あかほ
#br
-[[Wikipedia:EM_algorithm]]

**関連文献 [#g85b1f9a]

-基本文献~
A.P.Dempster, N.M.Laird, and D.B.Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via The EM Algorithm", Journal of The Royal Statistical Society (B), vol.39, no.1, pp.1-38 (1977)~
[[GoogleScholarAll:Maximum Likelihood from Incomplete Data via The EM Algorithm]]
-[[Book/The EM Algorithm and Extensions]]:定番教科書
-[[Book/計算統計I(統計科学のフロンティア11)]]:日本語
-渡辺ほか編 EMアルゴリズムと不完全データの諸問題,多賀出版 ISBN: 4-8115-5701-8~
Amazon.co.jpへのリンク:&amazon(4811557018);
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 9章
-[[Book/Probabilistic Graphical Models]] 19.2.2節
-[[Book/パターン認識と学習の統計学(統計科学のフロンティア6)]] 第I部 4.4節
-[[Book/データマイニングの基礎]] 3.2.6節
-[[Book/Rで学ぶクラスタ解析]] 6章
-[[Book/パターン認識(Rで学ぶデータサイエンス5)]] 4章

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