MM算法思想
MM算法是一种迭代优化方法，它利用函数的凸性来找到原函数的最大值或最小值。当原目标函数(f( heta))较难优化时，算法不直接对原目标函数求最优解，而去求解逼近于原目标函数的一个易于优化的目标函数(g( heta))，通过对这个替代函数求解，使得(g( heta))的最优解逼近于(f( heta))的最优解。每迭代一次，根据所求解构造用于下一次迭代的新的替代函数，然后对新的替代函数最优化求解得到下一次迭代的求解。通过多次迭代，可以得到越来越接近目标函数最优解的解。
MM代表“Majorize-Minimization”或“Minorize-Maximization”，取决于所需的优化是最大化还是最小化。
- Majorize-Minimization：每次迭代找到原非凸目标函数的一个上界函数，求上界函数的最小值。
- Minorize-Maximization：每次迭代找到原非凸目标函数的一个下界函数，求下界函数的最大值。
期望最大化(EM)算法可以被视为MM算法的特殊情况，在机器学习中经常用到。MM算法与EM算法有联系但是又有区别，在EM算法中通常涉及条件期望，而在MM算法中，凸性和不等式是主要焦点。
以Minorize-Maximization为例, 使目标函数(f( heta))最大化。
在算法的第(m(m=0,1...))步，若满足以下条件，则目标函数(f( heta_m))可用构造函数(g_m( heta_m))代替。
[g_m( heta) leq f( heta_m) forall heta $$ $$ g_m( heta_m) = f( heta_m)
]
MM算法步骤
- 使(m = 1)，并初始化( heta_0)。
- 构造(g_m( heta))满足条件((1))和((2))。
- 令( heta_{m+1}=argunderset{ heta }{mathop{min }} g_m( heta))。
- 使(m=m+1)，返回步骤2。
( heta_m)和目标函数的替代函数的迭代步骤如下图所示。
由以上条件可得如下不等式：
[f( heta_{m+1}) geq g_m( heta_{m+1}) geq g( heta_m| heta_m) = f( heta_m)
]
本文作者：@qiuhlee
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