機器學習（二）——EM算法詳解

EM算法作爲機器學習領域的一個重要算法。在理解上還是具有一定的難度的，尤其是書籍上覆雜的公式，會讓人望而止步。本人在書籍和視頻的基礎上，根據自身的理解和認知試着解釋一下EM算法，一者讓大家指正，二者作爲學習記錄。 算法概述 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。舉個例子：我們在已知樣本數據的情況下，且已知數據是由n個高斯分佈疊加而成的（先驗知識），想知

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