西瓜书EM算法的导出

1 为什么需要EM算法 概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或者潜在变量。如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或者贝叶斯估计法估计模型参数。但是，当参数含有隐变量时，就不能简单地使用这些估计方法。EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法。 2 EM算法的过程 书中将EM算法总结为估计参数隐变量的方法，它是一种迭代式算法： 若参数Θ已知，则根据训练

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