参考视频：10 EM算法（1）：餐前小甜点——回顾MLE_哔哩哔哩_bilibili

极大似然估计与EM的联系

极大似然估计回顾

举例

极大似然法求解

有缺失情况计算十分复杂，引入em思维

EM算法举例

盒子中有两枚硬币a和b，从中摸一个硬币抛掷10次，记录正反次数，求硬币a和硬币b的正面概率

若知道摸出的硬币是a还是b

若不知道摸出的硬币是哪一个，只知道抛掷结果

1.先假设硬币a和b的正面概率，

2.分别求解每一次抛掷结果属于a或b的概率

3.将算得的概率作为权重，分配结果

4.根据极大似然估计求硬币a和b的正面概率（同上）

若与最初假设的差距大于阈值，更新参数继续上述2-4步

若与最初假设的差距小于阈值，输出结果

整体过程图

EM算法公式流程

高斯混合模型与EM算法

高斯混合模型

E步

M步

过程公式

GEM算法

算法1

算法2

算法3