1.什麼是em演算法
最大期望演算法（expectation-maximization algorithm，又譯為期望最大化演算法），是在概率模型中尋找引數最大似然估計或者最大後驗估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱性變數。
最大期望演算法經過兩個步驟交替進行計算，
第一步是計算期望（e），利用對隱藏變數的現有估計值，計算其最大似然估計值；
第二步是最大化（m），最大化在e步上求得的最大似然值來計算引數的值。m步上找到的引數估計值被用於下乙個e步計算中，這個過程不斷交替進行。
2.舉例
比如說拋硬幣的例子，如果說有兩個硬幣a和b，每次拋之前知道是a還是b，那麼，可能的結果會如下圖所示：
但，如果要是在拋硬幣之前，不知道硬幣的種類，那麼情況就會變得更複雜了，在不知道硬幣的前提下，那麼硬幣的種類就成了乙個**的變數，具體如下圖：
在這種情況下，我們可以如上圖所示，這樣來解決這個問題，既然在丟硬幣之前不知道硬幣到底是a還是b，那麼我們可以事先先假定乙個這樣的**變數為z，然後設定初始a硬幣出現正面的概率p（a）為0.6，硬幣出現正面的概率p（b）為0.5，那麼就可以按照上圖，根據抽樣幾次的結果，用極大似然估計出每一次z的值，即具體是a還是b，然後再反過來算p（a）和p（b），最後更新，以此迴圈，直到收斂即可求得最後的概率。
燈管實驗的em演算法 EM演算法
本文試圖用最簡單的例子 最淺顯的方式說明em expectation maximization 演算法的應用場景和使用方法，而略去公式的推導和收斂性的證明。maximum likelihood estimation maximum likelihood estimation mle 是要選擇乙個最佳...
EM演算法 存在雜訊的EM演算法
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EM演算法原理
在聚類中我們經常用到em演算法 i.e.estimation maximization 進行引數估計,在該演算法中我們通過函式的凹 凸性，在estimation和maximization兩步中迭代地進行引數估計，並保證可以演算法收斂，達到區域性最優解。ps 為了不在11.11這個吉祥的日子發blog...