Funkce maximalizace
Viděli jsme, že EM algoritmus je iterativní metoda střídající dva kroky: očekávání a maximalizaci. V předchozím cvičení jsi vytvořil/a funkci expectation. Teď vytvoř funkci maximization, která přijme datový rámec s pravděpodobnostmi a vrátí odhady středních hodnot a proporcí.
Toto cvičení je součástí kurzu
Mixture Models v R
Pokyny k cvičení
Dokonči ukázkový kód a vytvoř funkci maximization.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
maximization <- function(___){
means_estimates <- data_with_probs %>%
summarise(mean_1 = sum(x * ___) / ___(prob_cluster1),
mean_2 = sum(x * ___) / ___(prob_cluster2)) %>%
as.numeric()
props_estimates <- data_with_probs %>%
summarise(proportion_1 = ___(prob_cluster1),
proportion_2 = 1 - ___) %>%
as.numeric()
list(means_estimates, props_estimates)
}