一文读懂EM期望最大化算法和一维高斯混合模型GMM

EM最大期望算法是一个数值求解似然函数极大值的迭代算法，就好像梯度下降算法是一种数值求解损失函数极小值的迭代算法一样。 EM算法通常适合于随机变量依赖于另外一些不可观测的随机变量(称之为隐含变量或者中间变量)的场景。 此时由于似然函数的表示形式较为复杂(含有对隐含变量的累加求和或者积分)，难以求导获取似然函数的极大值，也无法方便地应用梯度下降算法进行优化。 而EM算法是一个类似梯度下降算法的迭代算

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