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样本数据中存在隐变量导致无法直接用极大似然估计求解参数的情况.
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就是直接求解似然函数L(θ) = P(X,Z|θ)的最大值很难求解，所以转换为求解下届函数Q(θ)的最大值；
通过不断提高下界函数(就是关于隐变量Z的期望函数)的值，来实现似然函数最大值的求解。 -
EM算法实现的步骤定义为以下两步：
- 1.E步骤：计算期望函数Q(θ)
是对隐变量Z(在样本X和参数θ已知的情况下)求的期望 - 2.M步骤：最大化期望函数Q(θ)
- 1.E步骤：计算期望函数Q(θ)
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就是直接求解似然函数L(θ) = P(X,Z|θ)的最大值很难求解，所以转换为求解下届函数Q(θ)的最大值；
通过不断提高下界函数(就是关于隐变量Z的期望函数)的值，来实现似然函数最大值的求解。
EM算法实现的步骤定义为以下两步：
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样本数据中存在隐变量导致无法直接用极大似然估计求解参数的情况. 就是直接求解似然函数L(θ) = P(X,Z|θ)...
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本文标题：EM算法简单理解
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/eizmsktx.html
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