EM算法理解與推導

首先我們開門見山，EM算法到底是幹什麼的，EM算法是在面對一個含有隱變量的概率模型，是一種迭代算法，目標就是極大化觀測數據關於參數的對數似然函數。 這麼說可能很難理解，我們來舉一個例子吧，就拿拋硬幣來說，假設有A和B兩枚硬幣，要估計的參數是它們各自翻正面的概率。觀察的過程是先隨機選擇硬幣A或者B，然後連續扔10次，重複此步驟5次。意思就是說有兩枚硬幣，只知道拋出之後的分佈，但是不知道是哪個硬幣拋出

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