EM算法
EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。例如估计LDA中的隐变量topic的分布，高斯混合模型中观测数据来自第k个的高斯分布的概率数据。EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结
阅读背景：
关于EM算法的简单讲解
来源：互联网
分享到：
