EM算法

资 源 简 介

EM算法

详 情 说 明

EM算法（期望最大化算法）是一种迭代优化算法，主要用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。该算法在统计学、机器学习和数据挖掘等领域有着广泛应用，尤其在遗传学、通信信号处理等场景表现突出。

算法核心思想分为两个交替进行的步骤： 期望步（E-step）：基于当前参数估计值，计算隐变量的条件概率期望 最大化步（M-step）：重新估计模型参数，使期望似然函数最大化

EM算法具有自动收敛的特性，每次迭代都能保证似然函数值不减。虽然可能收敛到局部最优而非全局最优，但其处理缺失数据和隐变量的能力使其成为许多实际问题的首选解法，如高斯混合模型（GMM）的参数估计、隐马尔可夫模型（HMM）的训练等。算法的稳健性和普适性使其成为现代统计学习的基础工具之一。