<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Padington的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Padington</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Padington]]></copyright><item><title><![CDATA[期望最大化算法-EM算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Padington/article/details/123483267</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Padington/article/details/123483267</guid><author>Padington</author><pubDate>Mon, 14 Mar 2022 17:12:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[期望最大化算法-EM算法
EM算法是在依赖于无法观测的隐藏变量的概率模型中，寻找参数最大似然估计或最大后验估计的算法

EM算法的基本思想

“比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平一点的精确的去称分量，最简单的办法是先随意的把菜分到两个碗中，然后观察是否一样多，把比较多的那一份取出一点放到另一个碗中，这个过程一直迭代地执行下去，直到大家看不出两个碗所容纳的菜有什么分量上的不同为止。”


现根据经验为每个类别（即隐藏变量）赋予一个初始分布，相当于是假定了分布参数，然后根]]></description><category></category></item></channel></rss>