2018年12月23日
EM算法及其推广
摘要： 概述 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。 EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大( maximization )，所以这一算法称为期望极大算法(expectation 阅读全文
posted @ 2018-12-23 20:53 深夜十二点三十三 阅读(766) 评论(0) 推荐(0) 编辑