如何理解EM算法

EM算法是極大似然解的一種算法。當使用基於極大似然估計的模型時，模型中存在隱變量，就要用到EM算法進行參數估計。 以投硬幣爲例說明： 現有兩枚硬幣1和2，隨機投擲正面朝上的概率是P1和P2，然後爲了估計這兩個概率做了上面的實驗，我們可以很容易得出 P1 = (3+1+2)/15 = 0.4 p2 = (2+3)/10 = 0.5 爲了使用我們的EM算法，我們加入隱變量，即還是上面的實驗，但是我們抹

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