統計學習方法（九）EM算法及其推廣

第九章 EM算法及其推廣 9.1 EM算法的引入 9.1.1 EM算法 9.1.2 EM算法的導出 9.1.3 EM算法在非監督學習中的應用 9.2 EM算法的收斂性 第九章 EM算法及其推廣 EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量（hidden variable）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（求極大值） EM算法：期望極大

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