2015年6月24日
EM算法
摘要： 《统计学习方法》第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量（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）。 所以这一算法成为期望极大算法（expectation maximization algorithm），... 阅读全文
posted @ 2015-06-24 15:20 qwertWZ 阅读(642) 评论(0) 推荐(0) 编辑