Funcția de maximizare
Am văzut că algoritmul EM este o metodă iterativă bazată pe două etape: etapa de așteptare (expectation) și etapa de maximizare (maximization). În exercițiul anterior, ai creat funcția expectation. Acum, creează funcția maximization, care primește ca argument cadrul de date cu probabilitățile și returnează estimările mediilor și proporțiilor.
Acest exercițiu face parte din cursul
Mixture Models în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
Creează funcția maximization completând codul de mai jos.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)
}