機器學習之EM算法

EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量（hidden variable）的概率模型參數的極大似然估計，或極大後驗概率估計，我們經常會從樣本觀察數據中，找出樣本的模型參數。 最常用的方法就是極大化模型分佈的對數似然函數。 但是在一些情況下，我們得到的觀察數據有未觀察到的隱含數據，由於我們有未知的隱含數據和模型參數，因而無法直接用極大化對數似然函數得到模型分佈的參數。怎麼辦呢？這就是EM算法可以派上

>>阅读原文<<