摘要： 因做实验的需要，最近在学习EM算法，算法介绍的资料网上是有不少，可是没有一篇深入浅出的介绍，算法公式太多，比较难懂，毕竟她是ML领域10大经典算法之一 ,且一般是结合GMM模型的参数估计来介绍EM的。看过不少EM的资料，现将自己对EM算法用稍微通俗点的文字写下来，当然你可以用GMM这个具体的例子来帮助理解。 问题的提出：给定一些样本数据x，且知道该数据是有k个高斯混合产生的，现在要用给的样本数据x去估计模型的参数sida,即在该参数sida下产生x数据的概率最大。(其实就是个MLE估计)原问题等价与求sida，使得满足max(logP((x/sida)))，那么我们为什么不直接用MLE去... 阅读全文