高斯混合模型是em演算法的經典應用，結合高斯混合模型進行em演算法的學習是乙個較好的方法。
em知識要點：
1、em演算法是最大似然估計的特殊情況，首先em演算法模型是根據最大似然估計來建立的。
因為在某種情況下，有中間隱含變數，不能直接讓偏導為零而求得引數解，於是就產生了em演算法。
2、em演算法怎麼在隱含變數的情況下，求所需的引數解？這涉及了一系列先驗概率和後驗概率的知識運用，同時還需非常重要的一步「假設初始引數值」。
3、演算法的基本思想：
假設需要求的引數是x，首先假設的初始引數為x=x0；
e:在已知x的情況下，根據後驗概率的思想來求得隱含變數值（在概率上表達的）；
m:然後應用最大似然估計求引數的方法求得引數x1，另x=x1；
不斷地重複e、m兩步，使得最終的x值收斂到指定的範圍。
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