《統計學習方法》第9章 EM/GMM/F-MM/GEM

前言 EM（期望最大）算法有很多的應用，最廣泛的就是混合高斯模型、聚類、HMM等等，本質上就是一種優化算法，不斷迭代，獲得優值，與梯度下降、牛頓法、共軛梯度法都起到同一類的作用。 本文是對李航《統計學習方法》的第9章複習總結，主要內容如下 EM（期望最大）算法證明有跳躍性的地方全部事無鉅細地寫出來， 清晰地梳理網上很多人覺得沒看明白的三硬幣例子，將會把這個例子跟公式一一對應起來 GMM（高斯混合模

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