Algorithm之EM：Expectation Maximization簡介、代碼實現

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EM期望極大算法簡介

Expectation Maximization期望極大算法案例實現

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EM期望極大算法簡介

? ? ? ?EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求參數極大似然估計的一種方法，它可以從非完整數據集中對參數進行 MLE 估計，是一種非常簡單實用的學習算法。這種方法可以廣泛地應用于處理缺損數據，截尾數據，帶有噪聲等所謂的不完全數據 。

? ? EM算法是一種迭代優化策略，由于它的計算方法中每一次迭代都分兩步，其中一個為期望步（E步），另一個為極大步（M步），所以算法被稱為EM算法（Expectation Maximization Algorithm）。是一種迭代算法，在統計學中被用于尋找，依賴于不可觀察的隱性變量的概率模型中，參數的最大似然估計。

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Expectation Maximization期望極大算法案例實現

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Algorithm之EM：Expectation Maximization简介、代码实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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