EM算法簡單介紹

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參數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。EM算法每次迭代分兩步：E步，求期望。M步，求極大。所以又稱這一算法爲期望極大算法。 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或潛在變量，含有因變量時就不能直接用極大似然估計或者貝葉斯方法去解決問題，EM算法就可以解決這類問題。 EM算法：

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