一、EM算法是什么？

EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。

作用：简单直白的说，估计参数

是一种生成模型

（1）用在概率模型中

（2）含有隐变量

（3）用极大似然估计方法估计参数

个人理解，概率模型中的一些参数，通常是一些概率：

（1）如果概率模型中的变量全部可观测，那可以统计各个变量出现的次数，然后可以求取频率，用频率估计概率

（2）如果概率模型中存在着不可观测的隐变量，直接求频率可能会不可行，此时采用EM算法来求取参数。

按照什么标准极大化参数呢？

用Y表示观测随机变量的数据

用Z表示隐随机变量的数据

我们可观测到Y，Y通常是由Z生成的，而生成规则遵循概率模型，也就是概率模型中的参数。

我们希望找到这些的参数，这些参数使得出现观测序列Y的概率最大

算法思想：

二、算法步骤

1、初始化参数：给要估计的参数一个初始值

2、E步骤：根据现有的参数求期望

3、M步骤：期望最大化求参数的估计值

4、重复步骤2、3直到收敛



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