🌟 EM算法原理简析 📈 —— 图解 📊
发布时间：2025-03-20 21:14:09来源：
在机器学习领域，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种经典的迭代优化方法，尤其适用于处理含有隐变量的概率模型。简单来说，它通过“期望”和“最大化”两个步骤不断逼近最优解。🧐
首先，在E步（Expectation Step）中，我们基于当前参数估计隐变量的分布，计算每个样本属于不同类别的概率。这一步就像是为数据点找到最可能的“归属地”。📍
接着是M步（Maximization Step），利用上一步的结果重新调整模型参数，使观测数据的似然函数最大化。这个过程就像在拼图游戏中逐步完善画面，直到拼出完整图案为止。🔄
通过反复执行这两个步骤，EM算法逐渐收敛到局部最优解。虽然不能保证全局最优，但其高效性和稳定性使其成为解决复杂问题的利器。💪
如果你觉得文字难以理解，不妨参考一些直观的图解资源，用图形展示迭代过程，你会发现EM算法其实并不复杂！💡
机器学习 算法解析 图解
免责声明：本答案或内容为用户上传，不代表本网观点。其原创性以及文中陈述文字和内容未经本站证实，对本文以及其中全部或者部分内容、文字的真实性、完整性、及时性本站不作任何保证或承诺，请读者仅作参考，并请自行核实相关内容。 如遇侵权请及时联系本站删除。
