機器學習算法——EM算法

EM算法是一種迭代算法，分爲E、M兩步。他就是含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計法，或極大後驗概率估計法  (將求已知量P（Y|θ）轉換爲求隱變量P（Y|Z,θ）P（Z|θ）的過程）        E步：利用當前估計的參數值，求出在該參數下隱含變量的條件概率值（計算對數似然的期望值）；       M步：結合E步求出的隱含變量條件概率，求出似然函數下界函數的最大值（尋找能使E步產生的似然期望最

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