模式识别学习笔记（7）——期望最大法（EM）

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#模式识别 #期望最大法EM

本文介绍了一种从不完整数据集中求解概率模型参数最大似然估计的方法——期望最大法（EM）。该算法分为两个主要步骤：E-Step（期望化步骤）和M-Step（最大化步骤），适用于含有缺失数据或隐含变量的情况。

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期望最大法（EM）

期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集(存在隐含变量)中求解概率模型参数的最大似然估计方法。
EM算法从被分成2个部分，E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。

这篇博客解释的非常简单易懂：https://www.cnblogs.com/zlslch/p/6965374.html










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