문과생 네버랜드의 데이터 창고

기댓값 최대화 알고리즘이란? 1) 지금까지 관측된 확률표본 $[X_{1}, \dots, X_{n}]$을 이용하여 최대우도추정량을 구한뒤, 이를 이용하여 추정이나 검정을 수행하는 방법론을 살펴보았다. 2) 문제는, 현실의 대다수의 문제는 현실에서 실제로 관측되지 않은 많은 확률변수에 의존한다는 것이다. ${(1)}$ 기계 장치가 여전히 가동중인 상태에서 최대우도추정을 수행해야하는 상황 ${(2)}$ 수집한 몇몇 데이터가 누락되어 있는 상황에서 최대우도추정을 수행해야 하는 상황 3) 이런 경우, 관측되지 않은 확률변수도 식에 포함하여 완전한 우도함수를 구해 최대우도추정량을 구해야한다. ${(1)}$ 그러나 이런 경우 다음의 문제가 발생하게 된다. -. 관측된 확률변수들과 잠재된 확률변수간에 (보통)깊은 연관..