EM算法

资 源 简 介

EM算，用于估计参数的一个初级入门实例

详 情 说 明

在统计学中，EM算法是一种用于估计参数的迭代算法。它主要用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。EM算法的基本思想是：选取一个初始模型的参数估计值，然后不断地迭代，通过计算期望和最大化期望来更新模型的参数值，直到收敛。这个算法在机器学习和人工智能领域被广泛应用，特别是在聚类，分类，和图像处理等方面具有很好的效果。