Algorithm之EM：Expectation Maximization簡介、代碼實現(xiàn)

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目錄

EM期望極大算法簡介

Expectation Maximization期望極大算法案例實現(xiàn)

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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(shù)極大似然估計的一種方法，它可以從非完整數(shù)據(jù)集中對參數(shù)進行 MLE 估計，是一種非常簡單實用的學(xué)習(xí)算法。這種方法可以廣泛地應(yīng)用于處理缺損數(shù)據(jù)，截尾數(shù)據(jù)，帶有噪聲等所謂的不完全數(shù)據(jù) 。

? ? EM算法是一種迭代優(yōu)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(tǒng)計學(xué)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(shù)的最大似然估計。

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Expectation Maximization期望極大算法案例實現(xiàn)

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總結(jié)

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(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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