EM算法(Expection Maximuzation)的中文名称叫做期望最大化，我的懂得EM算法就是一种引入隐含变量的坐标向上法，它与其他优化方法的目标雷同，就是求解一个数学模型的最优参数，不同的地方在于EM算法交互迭代的对象是隐含变量与模型参数，一般隐含变量表示为数据的种别。期望说白了就是数据的权重平均，在EM算法中，可以懂得为数据的种别，那末既然肯定好了数据的种别，下一步就是想方法求取新数据构成散布的参数，一般采取最大似然法求取最优参数。剩下的就是最普通的迭代进程，先初始化参数，盘算数据的几率散布，再对数据进行重新分类，然后重新盘算参数，重复往复。荣幸的是，EM算法的收敛性状够得到保证。 EM算法(Expection Maximuzation)的中文名称叫做期望最大化，我的懂
阅读背景：
EM算法浅谈~
来源：互联网
分享到：
