期待の最大化

最大の期待これは、観測不可能な従属変数に基づいて確率モデル内のパラメーターの最尤推定値と最大事後推定値を見つけるためのアルゴリズムです。

最大期待値アルゴリズムは通常、機械学習とコンピューター ビジョンのデータ クラスタリングの分野で使用され、次の 2 つのステップで交互に計算されます。

• 期待値 E を計算します。隠れ変数の既存の推定値を使用して、最尤推定値を計算します。
• Maximize M: 期待値計算で計算された最尤値をパラメータ値の計算に使用し、次の期待値計算で使用する処理を交互に実行します。