EM算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，期望最大化算法），是一種迭代算法，在統計學中被用于尋找，依賴于不可觀察的隱性變量的概率模型中，參數的最大似然估計。基本思想是首先隨機取一個值去初始化待估計的參數值，然后不斷迭代尋找更優的參數使得其似然函數比原來的似然函數大。

EM算法當做最大似然估計的拓展，解決難以給出解析解（模型中存在隱變量）的最大似然估計（MLE）問題

總結

以上是生活随笔為你收集整理的EM算法和GMM（上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。