EM算法和GMM（上）
【摘要】 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...
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
文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/89216162
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