模式识别学习笔记（7）——期望最大法（EM）
期望最大法（EM） 期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的最大似然估计方法。 EM算法从被分成2个部分，E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。 这篇博客解释的非常简单易懂：https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6965374.html 参考资料： 中国科学院大学硕士课《模式识别》
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