Python機器學習，你怎麼能夠不懂EM算法？

EM算法： 最大指望算法是一類經過迭代進行極大似然估計的優化算法，一般做爲牛頓迭代法的替代，用於對包含隱變量或缺失數據的機率模型進行參數估計。python 在進行了解以前，咱們先經過一個拋硬幣的經典例子來解釋EM算法的由來： 如今咱們有兩枚硬幣 A 和 B，這兩枚硬幣和普通的硬幣不同，他們投擲出正面的機率和投擲出反面的機率不必定相同。web 咱們將 A 和 B 投擲出正面的機率分別記爲θA和θB。

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