【機器學習】期望最大化(EM)算法及其應用

【背景】 當擁有缺失數據的時候，可以迭代地做參數估計，例如高斯混合模型(GMM)。 如圖所示，我們要求對高斯混合模型的參數的最大似然估計。對於每一個數據點，它是由兩個均值和方差未知的高斯分佈來衡量的，並且該數據點分別以不同的未知的概率服從於這兩個高斯分佈。我們的目標就是估計每一個高斯分佈的參數和每一個數據點以多大的概率服從於該高斯分佈。 【EM算法的直觀解釋】 對於上面陳述的問題，如果我們知道每一

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