EM算法理論總結

主要解決具有隱變量的混合模型的參數估計 在高斯模型中，每個聚類都服從某個概率分佈，我們要做的就是利用EM算法確定這些分佈的參數，對高斯模型來說就是計算均值和方差，對多項式模型那就是概率 個人的理解就是用含有隱變量的含參表達式不斷擬合，最終能收斂並擬合出不含隱變量的含參表達式 假如有人告訴你，那一個點屬於哪一個模型，你當然能夠估計出這些分佈的均值和方差。但實際上這些都是未知的，相反假如你已經知道均值

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