EM 算法
2018-12-19 本文已影响76人
Thinkando
1. 为什么要引入EM 算法
- 如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数。但是，当模型含有隐变量（数据中看不到的变量）时，就不能简单地使用这些估计方法，而应该使用含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，也即EM算法。
2. 7月算法降解
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比如说知道升高1.9m,背后的隐变量是男还是女？
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3.
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theta(t) 是常数和theta 无关
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积分可以想象成求期望
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