机器学习：高斯混合模型(GMM)与EM算法解析

"这篇文档主要介绍了高斯混合模型（GMM）和期望最大化（EM）算法在吴恩达教授的机器学习课程中的应用。文档中包含了Jessen不等式的证明，以及GMM参数最大似然估计的推导过程。" 在机器学习领域，高斯混合模型（GMM）是一种无监督学习方法，用于对数据集进行建模。GMM假设数据是由多个高斯分布混合而成，而每个数据点可能属于其中一个高斯分布。这种模型特别适用于处理那些难以用单一分布描述的数据。 在GMM中，数据点 \( x_i \) 被视为由隐藏变量 \( z_i \) 决定的，其中 \( z_i \) 是一个离散随机变量，它表示 \( x_i \) 属于哪一种高斯分布。假设存在 \( k \) 个不同的高斯分布，\( z_i \) 遵循多项式分布，其概率质量函数由参数 \( \phi_j \) 给定，且满足 \( \sum_{j=1}^k \phi_j = 1 \)。数据点 \( x_i \) 的联合概率分布可以表示为： \[ p(x_i, z_i) = p(z_i) p(x_i|z_i) = \phi_j p(x_i|\mu_j, \Sigma_j) \] 这里，\( p(z_i=j) = \phi_j \)，并且 \( p(x_i|\mu_j, \Sigma_j) \) 是第 \( j \) 个高斯分布的密度函数，其均值为 \( \mu_j \) 和协方差矩阵为 \( \Sigma_j \)。 高斯混合模型的似然函数是对所有数据点的联合概率的乘积取对数，即： \[ \log p(X | \theta) = \sum_{i=1}^m \log \sum_{j=1}^k \phi_j p(x_i | \mu_j, \Sigma_j) \] 其中 \( X = \{x_1, x_2, ..., x_m\} \) 是训练数据集，\( \theta \) 包含所有模型参数 \( \{\phi_j, \mu_j, \Sigma_j\} \)。 为了找到最优的模型参数，我们需要最大化似然函数。然而，由于 \( z_i \) 是隐含变量，直接求解并不简单。这时，我们就需要用到期望最大化（EM）算法。EM算法是一种迭代方法，分为两个步骤：E（期望）步和M（最大化）步。在E步中，我们计算每个数据点属于每个高斯分布的后验概率（责任分配），而在M步中，我们根据这些责任分配更新模型参数。 EM算法的基本流程如下： 1. 初始化模型参数 \( \theta^{(0)} \)。 2. E步：计算每个数据点 \( x_i \) 归属于每个高斯分布 \( j \) 的责任 \( \gamma_{ij} = p(z_i=j|x_i, \theta^{(t)}) \)，这通常用贝叶斯公式完成。 3. M步：基于当前的责任分配，更新模型参数 \( \theta^{(t+1)} \) 以最大化对数似然函数。 4. 重复步骤2和3，直到参数收敛或达到预设的迭代次数。 文档还提到了Jessen不等式，这是一个在概率论中用于比较期望值的重要工具，常常在EM算法的分析中发挥作用，以确保每次迭代都能提高对数似然值。 在实际应用中，GMM和EM算法广泛用于聚类、降维、异常检测等多个任务。例如，它们在语音识别中用于建模音素的概率分布，在图像分析中用于像素的分类，或者在推荐系统中用于用户和物品的建模。通过理解GMM和EM算法的工作原理，我们可以更好地理解和构建复杂数据的模型，从而实现更有效的数据分析和预测。