用通俗易懂的方式告訴你什麼是EM算法

一、EM簡介 EM(Expectation Mmaximization) 是一種迭代算法， 用於含隱變量(Latent 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算法由兩步組成， 求期望的E步，和求極大的M步。 EM算法可以看成是特殊情況下計算極大似然的一種算法。 現實的數據經常有一些比較奇怪的問題，比如缺失數據、含有隱變量等問題。當這些問題出現的時候，計算極大似

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