EM算法及其推广

EM算法是一种迭代算法，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。所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。 EM算法的引入 EM算法 EM算法与初值的选择有关，选择不同的初值可能得到不同的参数估计值。 一般地，用Y表示观测随机变量的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z连在一起称为完全数据，观测数据Y又称为不完全数

>>阅读原文<<