EM（期望最大）算法詳解(上)

EM算法(The Expectation-Maximization Algorithm)實質是對含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計。EM算法的推導過程真的灰常容易理解，只需要一點點概率論的知識加上一點點的講解，便可對此算法瞭然。 學習EM算法，只需要2個小技能（合計4個小知識點）： 1. 概率分佈的參數常用極大似然估計——瞭解極大似然估計以及她的對數形式；在一概率分佈下有一組觀測值: X={x

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