最大似然与EM算法理解

似然函数：在已经抽到这一组样本X的条件下，估计参数θ的值，θ代表指定的分布参数。

最大似然估计可看作是一个反推，通常根据已知条件推算结果，而最大似然估计是已知结果，然后寻求使该结果出现的可能性最大的条件，以此作为估计值。

极大似然估计，概率论在统计学的应用，参数估计的方法之一。已知某个随机样本满足某种概率分布(即已知样本符合某种分布)，但具体参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，把这个参数作为估计的真实值。

求最大似然函数估计值的一般步骤：

（1）写出似然函数；

（2）对似然函数取对数，并整理；

（3）求导数，令导数为0，得到似然方程；

（4）解似然方程，得到的参数即为所求；

EM算法：样本的分布未知，相比似然函数多了一个位置参数。

期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐含变量）中求解概率模型参数的最大似然估计方法。

θ代表分布参数，z是可能的分布，Q为z的概率密度函数

Jensen不等式：设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f(x)的二次导数大于等于0，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的，那么f是凸函数。如果只大于0，不等于0，那么称f是严格凸函数。

如果f是凸函数，X是随机变量，那么：E[f(X)]>=f(E[X])

如果f是严格凸函数，当且仅当X是常量时，上式取等号。

 Jensen不等式应用于凹函数时，不等号方向反向。

log函数的二阶导小于0，为凹函数。

  此处较难理解，根据如下

Lazy Statistician规则

K-Means中的EM思想：

目的是将样本分成k个类，就是求每个样例x的隐含类别y，利用隐含类别将x归类。由于事先不知道类别y，对每个样例假定一个y，使用样本的极大似然估计度量，这里就是x和y的联合分布P(x,y)。如果找到的y能够使P(x,y)最大，那么y就是样例x的最佳类别了，x顺手就聚类了。

E步就是估计隐含类别y的期望值，M步调整其他参数使得在给定类别y的情况下，极大似然估计P(x,y)能够达到极大值。在其他参数确定的情况下，重新估计y，直至收敛。

参考：

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620

https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html(EM推导)

https://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006910.html

最后

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