EM算法及代碼

一、算法簡介。 EM算法全稱爲Expectation Maximization，即期望極大算法，是一種用於處理含有隱變量（hidden variable）的概率模型參數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。EM算法是一種迭代算法，每一次迭代可分爲兩步：E步，求期望（Expectation）；M步，求極大（Maximization）。 二、算法步驟。 引用於PRML。 三、個人總結。 EM算法是求含有

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