本文主要是介绍【机器学习系列】EM算法第三讲：由Jensen Inequality推导EM算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

作者：CHEONG

公众号：AI机器学习与知识图谱

研究方向：自然语言处理与知识图谱

阅读本文之前，首先注意以下两点：

1、机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。

2、文中含有大量公式，若读者需要获取含公式原稿Word文档，可关注公众号后回复：EM算法第三讲，本文主要介绍如何通过Jensen Inequality推导出EM算法的优化公式。

一、EM算法解决的问题

通俗些说，EM算法就是求含有隐变量 z z z的概率模型 p ( x , z ∣ θ ) p(x,z|\theta) p(x,z∣θ)中的参数 θ \theta θ。对于求参数问题我们很容易想到最大似然估计法MLE，但MLE是针对比较简单的概率模型 p ( x ∣ θ ) p(x|\theta) p(x∣θ)可直接使用MLE求出参数的解析解，MLE参数最大化公式所示：

对于含有隐变量的概率模型 p ( x , z ∣ θ ) p(x,z|\theta) p(x,z∣θ)，隐变量 z z z的概率分布是未知的，无法使用MLE求出解析解，因此使用EM算法来求解参数的近似解。对于概率密度 p ( x , z ∣ θ ) p(x,z|\theta) p(x,z∣θ)参数求解公式如下：

二、由Jensen Inequality推导EM算法

Jesen不等式： 先简单介绍一下Jesen不等式，Jesen不等式和凸函数、凹函数的定义是相关的，下面直接给出结论：

首先看凸函数Convex Function，凸函数上任意两点的割线位于函数的上方，对应公式为：

Jesen不等式就是等上式的推广和泛化：

在概率论中，如果把 λ i \lambda_i λi​看成为离散变量 x i x_i xi​的概率分布，则上式可写成，其中E是均值：

而如果 λ i \lambda_i λi​看成为连续变量 x i x_i xi​的概率分布，则公式可表达成：

接下来再看凹函数，凹函数上任意两点的割线位于函数的下方，所以只需要将上面的性质的符号反转便是凹函数中具有的性质，直接给出Jesen不等式在凹函数中的体现：

在了解了Jesen不等式之后，接下来进行EM算法的推导：

因为log是凹函数，结合Jesen不等式性质有：

假设：

将上式两边同时对 Z Z Z求积分

所以求得：

至此我们求出了分布 q ( Z ) q(Z) q(Z)，就是后验概率 p ( Z ∣ X , θ ) p(Z|X,\theta) p(Z∣X,θ)，所以有：

所以对于参数 θ \theta θ

其中 q ( Z ) q(Z) q(Z)为后验分布 p ( Z ∣ X , θ ) p(Z|X,\theta) p(Z∣X,θ)，至此借助Jesen不等式推导出了EM算法的优化公式。

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