EM算法介紹及總結

本文摘自統計學習方法 李航著 清華大學出版社 EM算法介紹及總結 EM算法是一種迭代的算法，1977年由Dempster等人提出，用於含有隱變量（Hidden Variable）的概率模型參數的極大似然估計（不瞭解的可以參考我的另一篇博客，極大似然估計），或極大後驗概率估計。EM算法的每次迭代由兩步組成：E步，求期望（expectation）；M步，求極大（maximum）。所以這一算法稱爲期望極

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