EM算法是机器学习领域中常用的一种算法

资 源 简 介

EM算法是机器学习领域中常用的一种算法

详 情 说 明

EM算法（Expectation-Maximization）是机器学习中用于解决含有隐变量概率模型参数估计的强大工具。其核心思想通过交替执行两个步骤来逼近最大似然估计：E步（期望步）计算隐变量的后验概率，M步（最大化步）基于该期望更新模型参数。

在高斯混合模型（GMM）的应用中，EM算法展现出典型的工作流程： 初始化阶段随机设置各高斯分量的均值、方差和混合系数 E步计算每个数据点属于各高斯分量的响应度（责任值），相当于软聚类过程 M步根据当前责任值重新估计各高斯分布的参数 反复迭代直至对数似然函数收敛

该算法能有效处理观测数据不完整的情况，尤其适合聚类、密度估计等场景。虽然理论保证只能收敛到局部最优，但通过多次随机初始化和选择合适的分量数，仍能获得理想的建模效果。现代机器学习中的诸多算法如HMM训练、主题模型等都可视为EM算法的特例或扩展。