求解参数估计的常用算法——EM

资 源 简 介

求解参数估计的常用算法——EM

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种经典的概率模型参数估计方法，特别适用于存在隐变量或数据缺失的情况。其核心思想是通过迭代优化来解决传统极大似然估计难以处理的不完整数据问题。

该算法主要分为两个交替执行的步骤：E步（期望步骤）和M步（最大化步骤）。在E步中，算法会根据当前参数估计值计算隐变量的条件概率期望；而在M步中，则利用这些期望值重新估计模型参数，使得似然函数达到局部最优。这种交替迭代的过程会不断改进参数估计，直至收敛到稳定解。

EM算法广泛应用于高斯混合模型、隐马尔可夫模型等含有潜在变量的概率图模型。相比直接优化复杂的似然函数，EM通过分解问题为两个更易处理的子步骤，显著提高了计算可行性。值得注意的是，算法对初始值较为敏感，且通常只能保证收敛到局部最优解。