统计学习方法-EM算法-读书笔记

统计学习方法-EM算法-读书笔记 1、前言 2、EM算法 3、高斯混合模型(GMM) 1、前言 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。每次迭代由两部分组成：E步，求期望；M步，求极大值，直至收敛。 隐变量:不能被直接观察到，但是对系统的状态和能观察到的输出存在影响的一种变量。 2、EM算法 (1)选择参数的初始值 θ ( 0 ) \theta(0)

>>阅读原文<<