EM算法的适用场景: EM算法用于估计含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计,或者极大后验概率估计. 当概率模型既含有观测值,又含有隐变量或潜在变量时,就可以使用EM算法来求解概率模型的参数. 当概率模型只含有观测值时,直接使用极大似然估计法,或者贝叶斯估计法估计模型参数就可以了. 最大似然估计:若X为离散型随机变量,其概率分布的形式为P{X=x}=p(x;theta). 当样本值确定时,所有样本的乘积可以看作是theta的函数,并称为似然函数. 由于已经得到了样本值(x1,-,xn),那它的出…