НачатьНачать бесплатно

Функция максимизации

Мы уже знаем, что алгоритм EM — это итерационный метод, чередующий два шага: ожидание и максимизацию. В предыдущем упражнении вы создали функцию expectation. Теперь создайте функцию maximization, которая принимает фрейм данных с вероятностями и возвращает оценки средних значений и пропорций.

Это упражнение является частью курса

Смесевые модели в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте функцию maximization, дополнив приведённый пример кода.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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)   
}
Редактировать и запускать код