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余胜辉

1 个月前

期望最大化算法：机器学习中的隐变量与参数估计的艺术在机器学习和统计学领域，许多实际问题涉及到含有隐变量的概率模型。例如，在图像识别中，图像的语义信息往往是隐变量，而我们能观测到的只是图像的像素值；在语音识别中，语音对应的文本内容是隐变量，观测数据则是语音信号。期望最大化（Expectation-Maximization，简称 EM）算法作为一种强大的迭代算法，专门用于处理这类含有隐变量的模型，通过巧妙的方式来估计模型参数，在众多领域发挥着不可或缺的作用。