机器学习 EM算法

极大似然法 VS EM算法 EM(Expectation Maximization)算法是复杂化的极大似然法(Maximum Likelihood)。 极大似然法问题中，所有观测值属于同一分布，需要估计的，是使得观测值序列出现概率最大的该分布的参数（均值、标准差） EM问题中，所有观测值可能属于不同的分布，因此需要估计的除了每一个分布的参数，还有具体某个观测值属于哪一个分布 e.g. 在全校随机抽

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