EM 流程

EM（Expectation-Maximization）算法是一种迭代优化技术，主要用于含有隐变量的概率模型参数估计。该算法通过交替执行期望（E-step）和最大化（M-step）步骤来求解模型参数，从而最大化观测数据的对数似然函数。在E步骤中，算法计算给定当前参数下隐变量的期望值；在M步骤中，算法更新参数以使观测数据在这些期望值下的对数似然函数最大。这个过程会不断重复，直到参数收敛或达到预设的迭代次数为止。EM算法广泛应用于统计建模、机器学习和计算机视觉等领域，尤其在处理缺失数据和隐藏变量问题时表现出强大的性能。