EM3 그럼 결측값이 있는 경우 그냥 무시하면 안 되는 경우에 대해서 이야기 해보죠. 데이터는 다음과 같습니다. 백화점 화장품 가계에서 손님이 왔을 때 V1는 손님의 성별, 0은 남자, 1은 여자, V2는 화장품 구매 여부, 즉 구매하지 않았을 경우 0. 구매했을 경우 1로 코딩했다고 하죠. 여기서 가.. 인공지능관련/EM 2016.11.14
EM 이해하기2 1. f(v;a)로 충분한가 지난번 글에서 EM 알고리즘에서 은닉변수 H가 없는 오로지 관찰변수 V만의 f(v;a)를 가지고 MLE를 구한다고 했습니다. 분명히 모형에 은닉변수 U가 있는데 이렇게 해도 괜찮을까 하는 생각이 들 수 있습니다. 문제가 없습니다. 일반적으로 V와 H와 전혀 관계가 없는, 서로 .. 인공지능관련/EM 2016.11.10
EM 알고리즘 이해1 EM 알고리즘 부분은 따로 섹션을 마련하였습니다. 앞에 이미 적은 것은 지우고 그 중에서 필요한 부분은 이 섹션에 다시 쓰고요. 여기서 기호는 a, b, c 등은 모수, 즉 우리가 데이터에서 추정해야 하는 값이고, X, Y, X, x, y, z는 변수, 그리고 필요에 따라서 V, v, H, h, 즉 관찰변수 V(visual), 은닉.. 인공지능관련/EM 2016.11.10