最大化指望算法（EM）详解

咱们知道最大似然估计的根本目的是根据抽样的到的样本（即数据），反推出最有可能的分布参数（即模型），这是一个很是典型的机器学习的思想。因此在不少领域最大似然估计有着极为普遍的应用。然而，若是已知的数据中含有某些没法观测的隐藏变量时，直接使用最大似然估计是不足以解决问题的。这个时候就要依靠最大化指望（EM）算法了。web 简单的说，EM算法是在依赖于没法观测的隐藏变量的几率模型中，寻找参数最大似然估计

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