EM算法虽然不像深度学习算法一样常见，但也是人工智能中一个重要的算法。
由于其计算过程中用到了各种概率论知识：期望，分布，联合分布，条件分布，极大似然估计，理解起来并不容易。我2020年学习胶囊网络时就和其打过交道，当时除了EM算法还要理解高斯混合模型才能完全弄懂那篇文章，而其他的深度学习魔改模型的论文我花一天不到的时间就可以用我熟知套去理解完成。于是，我做了好几次尝试弄懂EM算法无解后，终于放弃了EM算法和那篇文章。此后每次看到EM算法的论文都会产生敬畏和敬佩之情 然后绕道走开。
这几天看到一个比我大一届的硕士，发了一篇EM算法与对比学习结合的顶会文章，心中略有不甘，觉得他人的水平自然也是自己努力能达到的。一定是当时自己没好好钻研EM算法，以至于错过很多。于是决定好好钻研EM算法。
学习起来还是很绕，但不得不说，现在的知识比以前好学很多，近年来越来越多的科普文章涌现，一篇看不懂可以几篇交叉看。在花了两天时间，交叉看了三五篇满是数学公式的文章后，终于从感性和理性的角度去理解了EM算法。心中有种释然感。
该学的永远都逃不掉，该啃的硬骨头最终还是要啃完。
参考: 从最大似然到EM算法浅解 （EM算法）The EM Algorithm EM算法及其推广学习笔记 EM算法...
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本文标题：EM算法学习感悟
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