EM算法求高斯混合模型参数估计——Python实现

EM算法通常表述：              当有部分数据缺失或者没法观察到时，EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然估计。在每一步迭代分为两个步骤：指望（Expectation）步骤和最大化（Maximization）步骤，所以称为EM算法。python        假设所有数据Z是由可观测到的样本X={X1, X2，……, Xn}和不可观测到的样本Z={Z1, Z2，……

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