浅谈17------------------EM算法

1、EM算法要解决的问题 　　如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。 　　EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。由于我们之前的隐藏数据是猜测的，所以此时得到的模型参数一般还不是我们想

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