Ch3.1 Maximum likelihood and Bayesian parameter estimation

 2020-2학기 서강대 김경환 교수님 강의 내용 및 패턴인식 교재를 바탕으로 본 글을 작성하였습니다.

 

3.1 Maximum likelihood and Bayesian parameter estimation - Introduction

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  2장에서는 $p(\omega_i)$와  클래스-조건부 밀도 $p(\mathbf{x}|\omega_i)$를 아는 경우, 최적 분류기를 설계하는 방법을 다뤘다. 하지만, 패턴인식 응용에서는 문제의 확률적 구조에 관한 이런 종류의 완전한 지식을 거의 갖지 않는다. 

$$P(w_j|\mathbf{x}) = \frac{p(\mathbf{x}|w_j)P(w_j)}{p(\mathbf{x})} = \frac{p(\mathbf{x}|w_j)P(w_j)}{\sum_{j=1}^{c} p\left(\mathbf{x} \mid \omega_{j}\right) P\left(\omega_{j}\right)}$$

 

▶ An optimal classifier can be designed if we know $p(\omega_i)$ and $p(\mathbf{x}|\omega_i)$ - Ch 2

 Complete knowledge aboud the probabilistic structure is rarely provide

• Vague and general knowledge about the situation (상황에 관한 모호함)
• Limited number of design samples or training data (학습 데이터에 대한 부족)

 즉, 위의 두 상황에서의 분류기를 설계 또는 훈련시키는 어떤 방법을 찾는 것이 이번 장의 내용이다.

 The problem

• To find some way to use this informaion to design or train the classifer. 

 

▶ An approach 

 To use the samples to estimate the unknown probabilities/densities, then use the resulting estimates as if they were the true values.

 즉, 위 문제에 대한 한 가지 접근 방법은 샘플들을 이용해서 미지의 확률 및 밀도를 추정하고, 결과로 얻는 추정들을 마치 참 값인 것처럼 사용하는 것이다.

• Estimating prior probabilities/class-conditional densities. (어려움)
• The number of available samples always seems too small. 
• The dimensionality of the feature vector $\mathbf{x}$ is large. (차원의 저주)
• If we know the number of parameters and our knowledge about the problems, the severity of these problems can be reduced.
  • If $p(\mathbf{x} | \omega_i)$ is a normal density, the problem becomes to estimate $\mu_i$ and $\sum_i$.

 parameter 수를 미리알고, 문제에 관한 지식이 우리가 조건부 밀도들을 파라미터로 나타내는 것을 허용해준다면, 이 문제들의 심각성(어려움, 차원의 저주)은 현저하게 줄어든다. 예를 들어, $p(\mathbf{x}|\omega_i)$가 평균은 $\mu_i$, 공분산 행렬은 $\sum_i$ 인 정규 분포라고 무리 없이 가정할 수 있다고 하면, parameter를 추정하는 것으로 아주 단순해진다. 

 

▶ Paramter Estimaion (2 ways)

Maximum-likelihood estimation (MLE)

• The parameters are regarded as quantities whose values are fixed but unknown.
• The best estimate of their value is defined to be the one that maximizes the probability of obtaining the samples actually observed.

Bayesian estimation (MAP)

• The parameters are regarded as random variables having some known prior distribution.
• Observation of the samples converts this to a posterior density.
• A typical effect of observing additional samples is to sharpen the a posteriori density function : Bayesian learning

 

 

 다음 Ch3.1에서는 본격적으로 Parameter estimation 방법 중 likelihood(우도)를 최대화하는 방법으로 추정하는 "Maximum-likelihood Estimation" 를 다루도록 하겠습니다. 

 

Reference

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• pattern classification by richard o. duda