EM-Algorithmus für gemischte lineare Regression: neue Konvergenz- und Trajektorienanalyse
Die jüngste Veröffentlichung auf arXiv liefert bahnbrechende Einblicke in die Funktionsweise des Expectation‑Maximization‑Algorithmus (EM) bei gemischten linearen Regressionsmodellen mit zwei Komponenten. Die Autoren untersuchen die strukturellen Eigenschaften, die Trajektorien der Parameter und liefern nicht‑asymptotische Konvergenzgarantien, wenn sowohl die Mischungsgewichte als auch die Regressionsparameter unbekannt sind.
