EM算法的Python实现

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本文详细介绍了EM算法在Python中的实现,包括E步骤和M步骤,用于估计含有隐变量的概率模型参数。通过示例代码展示了如何生成观测数据、初始化参数、计算后验概率以及更新模型参数。需要注意EM算法的迭代次数选择和初始参数的影响,以及可能存在的局部最优解问题。

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EM算法的Python实现

EM算法(Expectation-Maximization algorithm)是一种用于解决含有隐变量(latent variable)的概率模型参数估计问题的迭代优化算法。它通过迭代地进行两个步骤:E步骤(Expectation step)和M步骤(Maximization step),来逐步优化模型参数。本文将详细介绍EM算法的实现,并提供相应的Python源代码。

首先,我们来定义一个简单的概率模型。假设我们有一组观测数据,每个观测数据由两个变量组成,分别是观测变量(observed variable)和隐变量(latent variable)。我们的目标是通过这些观测数据来估计模型的参数。

import numpy as np

# 生成观测数据
def generate_data(num_samples
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