机器学习第十四课part2(EM,EM算法用于GMM)
EM算法 这里等于1是因为在Jensen不等式中系数加和为1 EM的算法流程： 初始化分布参数θ； 重复以下步骤直到收敛： E步骤：根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率，其实就是隐性变量的期望。作为隐藏变量的现估计值： M步骤：将利
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