统计学习方法 李航---第9章 EM算法及其推广

第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐 变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。 EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大 ( maximization )，所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximization  algorithm)，简称EM算法 。 9.1

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