摘要: 《统计学习方法》第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法,用于含有隐含变量(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。 EM算法的每次迭代由两步组成: E步,求期望(expectation); M步,求极大(maximization)。 所以这一算法成为期望极大算法(expectation maximization algorithm),... 阅读全文
posted @ 2015-06-24 15:20 qwertWZ 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑