【EM算法】在高斯混合模型中的應用及python示例

1、EM算法 EM算法是一種迭代算法，用於含有隱含變量的機率模型參數的極大似然估計。設Y爲觀測隨機變量的數據，Z爲隱藏的隨機變量數據，Y和Z一塊兒稱爲徹底數據。python 觀測數據的似然函數爲：算法 模型參數θ的極大似然估計爲：dom 這個問題只有經過迭代求解，下面給出EM算法的迭代求解過程：函數 step一、選擇合適的參數初值θ(0)，開始迭代spa step二、E步，求指望。θ(i)爲第i次

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