G検定模擬試験第6回問32・機械学習の概要（教師なし学習）

EMアルゴリズム

混合ガウスモデルなど、観測できない変数を含む確率モデルのパラメータを、「期待値の計算（Eステップ）」と「パラメータの更新（Mステップ）」を繰り返して推定する手法として、最も適切なものを1つ選べ。

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正解：B

EMアルゴリズムは、隠れた変数がある場合の最尤推定の手法。Eステップで隠れ変数の期待値を求め、Mステップでパラメータを最大化する。

混合ガウスモデル：複数の正規分布の重ね合わせでデータを表す。EMアルゴリズムで各成分のパラメータを推定する。

学習のポイント：混合ガウスモデルによるクラスタリングで使われる。

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