Abstrakt. EM-algoritmen är en populär metod för parameteruppskattning i en mängd olika problem med saknade data. EM-algoritmen kräver dock ofta betydande beräkningsresurser och har avfärdats som opraktisk för stora databaser. Vi presenterar två metoder som avsevärt minskar beräkningskostnaden för att tillämpa EM-algoritmen på databaser med ett stort antal fall, inklusive databaser med stor dimensionalitet. Båda metoderna bygger på partiella E-steg som vi kan använda resultaten av Neal och Hinton (I Jordanien, M. (Red.), Lärande i grafiska modeller, s. Det är 355-371. Nederländerna: Kluwer Academic Publishers) för att erhålla EM:s standardkonvergensgarantier. Den första metoden är en version av den inkrementella EM-algoritmen, som beskrivs i Neal och Hinton (1998), som går genom datafall i block. Antalet fall i varje block påverkar algoritmens effektivitet dramatiskt. Vi tillhandahåller en metod för att välja en nästan optimal blockstorlek. Den andra metoden, som vi kallar lat EM, kommer vid planerade iterationer att utvärdera betydelsen av varje datafall och sedan gå vidare till flera iterationer som aktivt använder endast de betydande fallen. Vi visar att båda metoderna avsevärt kan minska beräkningskostnaderna genom att tillämpa dem på högdimensionella verkliga och syntetiska blandningsmodelleringsproblem för stora databaser.
Den lata EM-algoritmen REF tar samma strategi som den inkrementella EM-algoritmen.
Accelerating EM for Large Databases
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}