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，即期望最大化算法，用于代替样本量不完全时的极大似然估计算法。

详 情 说 明

在统计学和机器学习领域中，EM算法是一种用于求解参数估计的常用算法。它的全称是期望最大化算法，主要用于替代样本量不完全时的极大似然估计算法。EM算法通过不断迭代，逐渐优化参数估计值，从而得到更为准确的模型表达结果。它的基本思想是通过隐藏变量来简化问题，在隐含变量的帮助下，结合已知数据进行迭代求解，最终得到最优的参数估计值。EM算法的应用非常广泛，例如在自然语言处理、图像处理、信号处理等领域都有着重要的应用。