Algorithm之EM:Expectation Maximization简介、代码实现

Algorithm之EM:Expectation Maximization简介、代码实现


EM期望极大算法简介

EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法,它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计,是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据,截尾数据,带有噪声等所谓的不完全数据 。

EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expectation Maximization Algorithm)。是一种迭代算法,在统计学中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。

Expectation Maximization期望极大算法案例实现

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