EM算法原理介绍

1. 引言     EM算法是Dempster等人在1977年提出来的一种迭代算法，用于含有隐变量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；M步，求极大，因此，该算法也被称为期望极大算法，简称EM算法。 2. EM算法原理介绍 2.1 EM算法的原理     一般地，用 Y Y Y表示观测随机变量的数据， Z Z Z表示隐随机变量的数据， Y Y

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