本文深入浅出地介绍了最大似然估计和EM算法。通过身高分布估计的例子，阐述了最大似然估计的思想，即通过最大化似然函数找到最佳参数。接着，文章引入了EM算法解决含有隐含变量的情况，通过E步和M步的交替迭代，不断优化参数估计。最后，讨论了EM算法的坐标上升法理解及应用，如GMM、聚类和HMM等领域。
机器学习十大算法之一：EM算法。能评得上十大之一，让人听起来觉得挺NB的。什么是NB啊，我们一般说某个人很NB，是因为他能解决一些别人解决不了的问题。神为什么是神，因为神能做很多人做不了的事。那么EM算法能解决什么问题呢？或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上，还吸引了那么多世人的目光。
我希望自己能通俗地把它理解或者说明白，但是，EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白，因为它很简单，又很复杂。简单在于它的思想，简单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能，复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的，就丢失了EM算法的精髓，如果只讲数学推理&#x
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