機器學習算法拾遺：（六）EM算法與高斯混合模型

基礎：EM算法和高斯混合模型、EM算法 EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型的極大似然估計，或者說是極大後驗概率估計。 1、EM算法 EM算法的具體流程如下： 　　輸入：觀測變量數據Y，隱變量數據Z，聯合分佈P(Y, Z|θ)，條件分佈P(Z|Y, θ) 　　輸出：模型參數θ 　　1）選擇參數θ的初始值θ(0)，開始迭代 　　2）E步：記θ(i)次迭代參數爲θ的估計值，在第i+1次迭代

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