em算法是一种估计最优参数的方法

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em算法是一种估计最优参数的方法

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization）是一种用于估计概率模型参数的迭代优化方法，尤其适用于含有隐变量或缺失数据的情况。其核心思想是通过交替执行两个步骤来逼近最优解：

E步（期望步）：基于当前参数估计，计算隐变量的期望值或对数似然函数的期望。这一步相当于“补全”缺失的数据信息。 M步（最大化步）：利用E步得到的期望值，更新模型参数以最大化似然函数。这一步确保每次迭代后模型的拟合效果更优。

EM算法的优势在于其普适性，广泛应用于高斯混合模型（GMM）、隐马尔可夫模型（HMM）等场景。由于每一步迭代都保证似然函数非递减，算法最终会收敛到局部最优解。

需要注意的是，EM算法对初始值敏感，且收敛速度可能较慢。实际应用中常结合其他优化技术（如随机初始化多次）来提升结果质量。