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期望最大(EM)算法推导

X是一个随机向量,我们希望找到 使得取得最大值,这就是关于的最大似然估计。 为了方便估计,我们一般引入log似然函数: EM算法是一个迭代的过程,假设第n次迭代当前的估计是。由于我们的目标是最大化,我们希望新一轮的更新使得 等价的,我们希望最大化他们的不同: 现在我们考虑隐变量的问题,隐变量可能是没有观测到的或者缺失的变量,有时为了计算最大似然函数更容易解决也会引入隐变量,因为可以利用EM框架 ...
fuliang 评论(0) 有8455人浏览 2012-08-05 19:54

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