数学推导+纯Python实现机器学习算法22:EM算法-技术圈

Python机器学习算法实现

Author：louwill

Machine Learning Lab

从本篇开始，整个机器学习系列还剩下最后三篇涉及导概率模型的文章，分别是EM算法、CRF条件随机场和HMM隐马尔科夫模型。本文主要讲解一下EM（Expection maximization），即期望最大化算法。EM算法是一种用于包含隐变量概率模型参数的极大似然估计方法，所以本文从极大似然方法说起，然后推广到EM算法。

极大似然估计

统计学专业的朋友对于极大似然估计一定是很熟悉了。极大似然是一种统计参数估计方法，对于某个随机样本满足某种概率分布，但其中的统计参数未知，我们通过若干次试验结果来估计参数的值的方法。

举个例子来说。比如说我们想了解一下某校学生的身高分布。我们先假设该校学生身高服从一个正态分布，其中的分布参数和未知。全校大几万的学生，我们要一个个去实测肯定不现实。所以我们决定用统计抽样的方法，随机选取100名学生来看一下身高。

要通过这100人的身高来估算全校学生的身高，我们需要明确下面几个问题。第一个就是抽到这100人的概率是多少，因为每个人的选取都是独立的，所以选到这100人的概率可以表示为单个概率的乘积：

上式即为似然函数。通常为了计算方便，我们会对似然函数取对数：

第二个问题在于我们要解释一下为什么能够刚好抽到这100人。所以按照极大似然估计的理论，在学校这么多人中，我们恰好抽到这100人而不是另外的100人，正是因为这100人出现的概率极大，即其对应的似然函数极大：

第三个问题在于如何求解。这个好办，直接对求其参数的偏导数并令为0即可。

所以极大似然估计法可以看作由抽样结果对条件的反推，即已知某个参数能使这些样本出现的概率极大，我们就直接把该参数作为参数估计的真实值。

EM算法引入

上述基于全校学生身高服从一个分布的假设过于笼统，实际上该校男女生的身高分布是不一样的。其中男生的身高分布为，女生的身高分布为。现在我们估计该校学生的分布，就不能简单的一刀切了。

你可以说我们分别抽选50个男生和50个女生，对其分开进行估计。但大多数情况下，我们并不知道抽样得到的这个样本是来自于男生还是女生。如果说学生的身高的观测变量（Observable Variable），那么样本性别就是一种隐变量（Hidden Variable）。

在这种情况下，我们需要估计的问题包括两个：一个是这个样本是男的还是女的，二是男生和女生对应身高的正态分布参数分别是多少。这种情况下常规的极大似然估计就不太好使了，要估计男女身高分布，那必须先估计该学生是男还是女，反过来要估计该学生是男还是女，又得从身高来判断（男生身高相对较高，女生身高相对较矮）。但二者相互依赖，直接用极大似然估计没法算。

针对这种包含隐变量的参数估计问题，一般使用EM算法来进行求解。针对上述身高估计问题，EM算法的求解思想认为：既然两个问题相互依赖，肯定是一个动态求解过程。不如我们直接给定男生女生身高的分布初始值，根据初始值估计每个样本是男还是女的概率（E步），然后据此使用极大似然估计男女生的身高分布参数（M步），之后动态迭代调整直到满足终止条件为止。

EM算法

所以EM算法的应用场景就是要解决包含隐变量的概率模型参数估计问题。给定观测变量数据，隐变量数据，联合概率分布以及关于隐变量的条件分布，使用EM算法对模型参数进行估计流程如下：

初始化模型参数，进行迭代：
E步：记为第次迭代参数的估计值，在第次迭代的E步，计算函数：
其中为给定观测数据和当前参数估计下隐变量数据的条件概率分布；
M步：求使函数最大化的参数，确定第次迭代的参数估计值：
重复迭代E步和M步直至收敛。

由EM算法过程我们可以看到，其关键在于E步要确定函数，E步在固定模型参数的情况下来估计隐变量分布，而M步则是固定隐变量来估计模型参数。二者交互进行，直至满足算法收敛条件。

三硬币模型

EM算法的一个经典例子是三硬币模型。假设有A，B，C三枚硬币，其出现正面的概率分别为，和。使用三枚硬币进行如下试验：先抛掷硬币A，根据其结果来选择硬币B或者C，假设正面选B，反面选C，然后记录硬币结果，正面记为1，反面记为0，独立重复5次试验，每次试验重复抛掷B或者C10次。问如何估计三枚硬币分别出现正面的概率。

三硬币模型

由于我们只能观察到最后的抛掷结果，至于这个结果是由硬币A抛出来的还是由硬币B抛出来的，我们无从知晓。所以这个过程中依概率选择哪一个硬币抛掷就是一个隐变量。因此我们需要使用EM算法来进行求解。

E步：初始化B和C出现正面的概率为和，估计每次试验中选择B还是C的概率（即硬币A是正面还是反面的概率），例如选择B的概率为：

相应的选择C的概率为。计算出每次试验选择B和C的概率，然后根据试验数据进行加权求和。

M步：更新模型参数的新估计值。根据函数求导来确定参数值：

对上式求导并令为0可得第一次迭代后的参数值：，然后重复进行第二轮、第三轮...直至模型收敛。

EM算法简易实现

下面我们用numpy来实现一个简单的EM算法过程来求解三硬币问题。完整代码如下：

import numpy as np
def em(data, thetas, max_iter=50, eps=1e-3):    '''    data：观测数据    thetas：估计参数    max_iter：最大迭代次数    eps：收敛阈值    '''    # 初始化似然函数值    ll_old = -np.infty    for i in range(max_iter):        ### E步：求隐变量分布        # 对数似然        log_like = np.array([np.sum(data * np.log(theta), axis=1) for theta in thetas])        # 似然        like = np.exp(log_like)        # 求隐变量分布        ws = like/like.sum(0)        # 概率加权        vs = np.array([w[:, None] * data for w in ws])        ### M步：更新参数值        thetas = np.array([v.sum(0)/v.sum() for v in vs])        # 更新似然函数        ll_new = np.sum([w*l for w, l in zip(ws, log_like)])        print("Iteration: %d" % (i+1))        print("theta_B = %.2f, theta_C = %.2f, ll = %.2f"               % (thetas[0,0], thetas[1,0], ll_new))        # 满足迭代条件即退出迭代        if np.abs(ll_new - ll_old) < eps:            break        ll_old = ll_new    return thetas

基于我们编写的EM算法函数来对三硬币问题进行求解：

# 观测数据，5次独立试验，每次试验10次抛掷的正反次数# 比如第一次试验为5次正面5次反面observed_data = np.array([(5,5), (9,1), (8,2), (4,6), (7,3)])# 初始化参数值，即硬币B的正面概率为0.6，硬币C的正面概率为0.5thetas = np.array([[0.6, 0.4], [0.5, 0.5]])eps = 0.01max_iter = 50thetas = em(observed_data, thetas, max_iter=50, eps=1e-3)

迭代过程如下：

Iteration: 1theta_B = 0.71, theta_C = 0.58, ll = -32.69Iteration: 2theta_B = 0.75, theta_C = 0.57, ll = -31.26Iteration: 3theta_B = 0.77, theta_C = 0.55, ll = -30.76Iteration: 4theta_B = 0.78, theta_C = 0.53, ll = -30.33Iteration: 5theta_B = 0.79, theta_C = 0.53, ll = -30.07Iteration: 6theta_B = 0.79, theta_C = 0.52, ll = -29.95Iteration: 7theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.90Iteration: 8theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.88Iteration: 9theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.87Iteration: 10theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.87Iteration: 11theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.87Iteration: 12theta_B = 0.80, theta_C = 0.52, ll = -29.87