EM算法(期望最大化算法)
适用场景:存在为未测变量的情况下,对模型参数进行估计。
EM算法:
input:观测数据Y,为观测数据Z,联合分布P(Y,Z|θ),条件分布P(Z|Y,θ)
output:模型参数θ
步骤:
(1)选择参数的初值进行迭代
(2)E步:求期望
(3)M步:最大化当前θ
(4)重复(2)(3)知道算法收敛
例子:豌豆的不同形状问题。
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