最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型

资 源 简 介

在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。

详 情 说 明

在统计计算中，最大期望（EM）算法是一种用于概率模型的参数最大似然估计或最大后验估计的算法，它依赖于无法观测的隐藏变量（潜在变量）。最大期望算法经常被应用于机器学习和计算机视觉的数据聚类领域，用于发现数据中的模式和分组。通过不断迭代，最大期望算法可以逐步提高对参数的估计精度，从而提高模型的性能和准确性。