期望最大化算法

资 源 简 介

期望最大化算法

详 情 说 明

期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种广泛应用于概率模型参数估计的迭代优化方法，特别适用于存在隐变量的情况。算法通过交替执行两个步骤来寻找最大似然估计：期望步骤（E-Step）计算隐变量的条件概率分布，最大化步骤（M-Step）基于E-Step的结果更新模型参数。该算法在聚类分析（如高斯混合模型）、自然语言处理（如隐马尔可夫模型）等领域有重要应用，其核心思想是通过不断迭代来逼近最优解，即使数据不完整也能有效工作。