机器学习（十五）——EM模型

EM算法主要是用来计算含有隐含变量的模型，E步为期望步，一般计算模型的期望值问题；M步为求最大化问题（即最大的期望值）； 1） EM算法：高斯混合模型（GMM）： 使用多个高斯模型来刻画数据的分布情况，每一个数据都是由多个高斯模型组合而成的，通过EM算法运算GMM所需要的参数模型。

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