在概率模型中，最常用的模型参数估计方法应该就是最大似然法。EM算法本质上也是最大似然，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。
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EM算法首先会固定其中的第一个参数，然后使用 MLE 计算第二个变量值；接着通过固定第二个变量，再使用 MLE 估测第一个变量值，依次迭代，直至收敛到局部最优解。
由于算法保证了每次迭代之后，似然函数都会增加，所以函数最终会收敛
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理论部分EM算法，全称Expectation Maximization Algorithm，译作最大期望化算法或期...
之前写过一篇文章EM 算法的 9 重境界之前两重，里面讲述了em算法的过程，本文是对前一篇文章的补充。 em算法中...
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03 EM算法 - EM算法流程和直观案例 八、EM算法收敛证明 EM算法的收敛性只要我们能够证明对数似然函数的值...
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EM算法 EM算法基本思想 最大期望算法（Expectation-Maximization algorit...
一，Expectation Maximization（EM）。这是今天各种机器学习算法重要的理论基础，也同时在管理...
本文标题：EM 算法——理论篇
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/umfzwqtx.html
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