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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 ...
em期望 最大 
fuliang 评论(0) 有8459人浏览 2012-08-05 19:54

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