EM算法理解与推导

首先我们开门见山，EM算法到底是干什么的，EM算法是在面对一个含有隐变量的概率模型，是一种迭代算法，目标就是极大化观测数据关于参数的对数似然函数。 这么说可能很难理解，我们来举一个例子吧，就拿抛硬币来说，假设有A和B两枚硬币，要估计的参数是它们各自翻正面的概率。观察的过程是先随机选择硬币A或者B，然后连续扔10次，重复此步骤5次。意思就是说有两枚硬币，只知道抛出之后的分布，但是不知道是哪个硬币抛出

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