EM算法及其推廣

EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。 EM算法的每次迭代由兩步組成：E步，求期望；M步，求極大。所以這一算法稱爲期望極大算法，簡稱EM算法。 EM算法的引入 EM算法 EM算法與初值的選擇有關，選擇不同的初值可能得到不同的參數估計值。 一般地，用Y表示觀測隨機變量的數據，Z表示隱隨機變量的數據。Y和Z連在一起稱爲完全數據，觀測數據Y又稱爲不完全數

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