Funkcja maksymalizacji
Algorytm EM to metoda iteracyjna składająca się z dwóch kroków: oczekiwania i maksymalizacji. W poprzednim ćwiczeniu stworzyłeś funkcję expectation. Teraz utwórz funkcję maximization, która przyjmuje ramkę danych z prawdopodobieństwami i zwraca estymaty średnich oraz proporcji.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Modele mieszane w R
Instrukcje do ćwiczenia
Utwórz funkcję maximization, uzupełniając przykładowy kod.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
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)
}