EM算法和GMM(上)
EM算法,指的是最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。基本思想是首先随机取一个值去初始化待估计的参数值,然后不断迭代寻找更优的参数使得其似然函数比原来的似然函数大。
EM算法当做最大似然估计的拓展,解决难以给出解析解(模型中存在隐变量)的最大似然估计(MLE)问题
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