在机器学习的奇妙世界里,最大似然估计(MLE)就像一把开启概率之门的钥匙,帮助我们找到最符合数据分布的参数。然而,当面对隐藏变量时,MLE显得有些力不从心。这时,EM算法(Expectation-Maximization Algorithm)登场啦!🎯
EM算法分为两步:E步(期望)和M步(最大化)。简单来说,E步会基于现有参数猜测隐藏变量的分布;而M步则利用这些猜测重新优化模型参数。如此反复迭代,直到收敛于最优解为止。就像拼图游戏,一点点填补未知的部分,最终呈现出完整图案。🧩
这个过程虽然复杂,但却是解决许多实际问题的关键法宝。无论是聚类分析还是混合模型建模,EM算法都能大显身手!💡 通过不断逼近真相的过程,它教会了我们耐心与坚持的重要性。💪
机器学习 EM算法 数据分析