機器學習（十五）——EM模型

EM算法主要是用來計算含有隱含變量的模型，E步爲期望步，一般計算模型的期望值問題；M步爲求最大化問題（即最大的期望值）； 1） EM算法：高斯混合模型（GMM）： 使用多個高斯模型來刻畫數據的分佈情況，每一個數據都是由多個高斯模型組合而成的，通過EM算法運算GMM所需要的參數模型。

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