EXPECTATION-MAXIMIZATION アルゴリズムに関連する多くの例を見ることができます。
リンク数が少ない
期待値の最大化のコイントスの例
https://math.stackexchange.com/questions/81004/how-does-expectation-maximization-work-in-coin-flipping-problem
https://math.stackexchange.com/questions/25111/期待値の最大化の仕組み
http://www.nature.com/nbt/journal/v26/n8/full/nbt1406.html?pagewanted=all
すべての場合において、隠しソースのセット (通常はコイン) と観測のセット (通常はコイン投げのセット) があります。
たとえば、
SRC = { Coin-1, Coin-2 }
OBSERVATIONS ARE
{ HTH, SRC1 },
{ THH, SRC2 },
{ HHH, SRC3 },
{ HTH, SRC4 },
{ HTT, SRC5 }
ここでコインを選びます( unobserved,SRC1) と 3 回投げる (observed, HTH)。
私の質問は、 { H, SRC1 }、
{ T, SRC2 }、
{ H, SRC3 }、
{ H, SRC4 }、
{ H, SRC5 }のように、単一のコイントスとして観測を行う場合、
EM はこれに対して機能しますか?場合 ？
もしそうなら、結果はどうなりますか？
