Funkcja oczekiwania
Do tej pory poznałeś sposób, w jaki algorytm Expectation-Maximization służy do estymacji parametrów dwóch rozkładów Gaussa, gdy oba sd są równe 1. Celem tego ćwiczenia jest utworzenie funkcji expectation, która uogólnia krok estymacji prawdopodobieństw w sytuacji, gdy znamy means, proportions oraz sds.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modele mieszane w R
Instrukcje do ćwiczenia
Utwórz funkcję expectation, uzupełniając przykładowy kod. Zwróć uwagę, że teraz uwzględniamy odchylenia standardowe każdego klastra jako czwarty parametr.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
expectation <- ___(___, means, proportions, ___){
# Estimate the probabilities
exp_data <- data %>%
mutate(prob_from_cluster1 = ___[1] * dnorm(x, mean = means[1], sd = ___[1]),
prob_from_cluster2 = ___[2] * dnorm(x, mean = means[2], sd = ___[2]),
prob_cluster1 = prob_from_cluster1/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2),
prob_cluster2 = prob_from_cluster2/(prob_from_cluster1 + prob_from_cluster2)) %>%
select(x, ___, ___)
# Return data with probabilities
return(exp_data)
}