EM算法是机器学习领域中常用的一种算法

资 源 简 介

EM算法是机器学习领域中常用的一种算法，这个文件是EM算法最简单的一种实现，即在Gaussian Mixture model上面的EM。

详 情 说 明

在机器学习领域中，EM算法是一种常用的算法，用于估计含有隐变量的概率模型。它的主要思想是通过迭代的方式，在参数不完全已知的情况下估计模型的参数。具体来说，在EM算法的每个迭代中，分别进行E步和M步。在E步中，使用当前参数估计隐变量的后验概率分布；在M步中，最大化似然函数得到新的参数。这个文件提供了EM算法在Gaussian Mixture Model上的最简单实现，它可以帮助你更好地理解EM算法的基本原理和实现过程。