摘要： 
我们在应用中所面对的数据有时是缺损的/观测不完全的。我们将数据分为：可观测数据，用Y表示；缺失数据，用Z表示; 完全数据，用X=(Y, Z)表示。EM算法的基本思想是通过P(Y,Z)和P(Z |Y)这两个容易进行估计的分布来估计P(Y)。事实上，在应用中缺失数据Z常常并不是真实存在，而是人为造出来的（为了方便概率分布的估计）。我们此时将缺失数据Z称为隐含数据(latent data)。 阅读全文
我们在应用中所面对的数据有时是缺损的/观测不完全的。我们将数据分为：可观测数据，用Y表示；缺失数据，用Z表示; 完全数据，用X=(Y, Z)表示。EM算法的基本思想是通过P(Y,Z)和P(Z |Y)这两个容易进行估计的分布来估计P(Y)。事实上，在应用中缺失数据Z常常并不是真实存在，而是人为造出来的（为了方便概率分布的估计）。我们此时将缺失数据Z称为隐含数据(latent data)。 阅读全文