39 | 隐变量下的参数学习：EM方法与混合模型

该思维导图由 AI 生成，仅供参考

期望最大化算法（EM）是一种用于计算最大似然估计的迭代方法，特别适用于含有隐变量的概率图模型的学习。该算法通过期望步骤和最大化步骤交替进行，利用当前参数生成关于隐变量概率的期望函数，并寻找使期望函数最大化的参数组。EM算法的应用举例包括硬币投掷和高斯混合模型。在高斯混合模型中，EM算法通过迭代计算完备数据的似然概率关于隐变量的数学期望，并通过最大化步骤计算新的参数估计值。此外，EM算法也被应用于隐马尔可夫网络的学习，通常被称为Baum-Welch算法。EM算法的原理和应用为读者提供了对该算法的全面了解，是一种重要的参数学习方法。