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