em（expectation-maximum）演算法也稱期望最大化演算法。em演算法是最常見的隱變數估計方法，在機器學習中有極為廣泛的用途，例如常被用來學習高斯混合模型（gaussian mixture model，簡稱gmm）的引數；隱式馬爾科夫演算法（hmm）、lda主題模型的變分推斷等等。
em演算法是一種迭代優化策略，由於它的計算方法中每一次迭代都分兩步，其中乙個為期望步（e步），另乙個為極大步（m步），所以演算法被稱為em演算法（expectation-maximization algorithm）。
em演算法受到缺失思想影響，最初是為了解決資料缺失情況下的引數估計問題，其演算法基礎和收斂有效性等問題在dempster、laird和rubin三人於2023年所做的文章《maximum likelihood from incomplete data via the em algorithm》中給出了詳細的闡述。
其基本思想是：首先根據己經給出的觀測資料，估計出模型引數的值；然後再依據上一步估計出的引數值估計缺失資料的值，再根據估計出的缺失資料加上之前己經觀測到的資料重新再對引數值進行估計，然後反覆迭代，直至最後收斂，迭代結束。
為什麼說已有EM演算法理論是錯的？
流行的em演算法收斂證明聲稱 q和混合模型的似然度是正相關的，m step最大q，e step不減q，所以重複m step和e step就能收斂。但是我的研究發現，e step可能減小q，而且在某些情況下，q應該減小。乙個反例如下圖 新的理論認為，e step的作用是減小夏農互資訊 但是不夠，還需要...
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
1 em演算法的 r語言實現 步驟1 資料集準備及其描述 步驟2 構建em 演算法模型，指定分3類 步驟3 構建em 演算法模型，指定先驗概率 2 存在雜訊的 em演算法r語言實現 步驟1 資料集準備 set.seed 0 設定隨機種子 nnoise 100 dim faithful 解釋 runi...