摘要： 简介 EM算法即期望最大化算法，由Dempster等人在1976年提出[1]。这是一种迭代法，用于求解含有隐变量的最大似然估计、最大后验概率估计问题。至于什么是隐变量，在后面会详细解释。EM算法在机器学习中有大量成功的应用，典型是求解高斯混合模型，隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量 阅读全文