EM（最大期望）算法推導、GMM的應用與代碼實現

　　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。 使用EM算法的原因 　　首先舉李航老師《統計學習方法》中的例子來說明爲什麼要用EM算法估計含有隱變量的概率模型參數。 　　假設有三枚硬幣，分別記作A， B， C。這些硬幣正面出現的概率分別是$\pi,p,q$。進行如下擲硬幣試驗：先擲硬幣A，根據其結果選出硬幣B或C，正面選硬幣B，反面邊硬幣C；然後擲選出的硬幣，擲硬幣的結果

>>阅读原文<<