摘要：
EM 算法（Expectation Maximization 期望最大化）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计 比如班里有 100 个学生，我们拥有所有人的身高数据，但不知道哪些是男生，哪些是女生，未知的性别就是隐变量 1. 先自己假设男生的正态分布的参数、女生的正态分布的参数 阅读全文
摘要：
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE） 由于样本数据，是实实在在发生的数据，有理由相信该样本出现的概率本来就比较大，极大似然估计假设该样本出现的概率是最大的，然后通过该样本寻找一组参数，该参数使得该样本出现的概率最大 比如：班里有 50 个男生，50 个女生， 阅读全文