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em训练法是什么方法

发表时间：2024-07-28 06:44:39 来源：网友投稿

EM训练法是一种用于统计模型参数估计的迭代算法，其全称是期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm）。它常被用于处理有缺失数据或未观测到的数据的统计分析问题。EM训练法依赖于一个难以直接观测的潜在变量（latent variable），它是根据可观测的数据估计概率分布的一种方法。

EM算法通过逐步迭代的方式，来优化模型的似然函数，寻找最优的参数值。算法的过程主要分为两个步骤：

1. E步骤（Expectation Step）：在E步骤中，根据当前参数值，计算出隐变量的后验概率分布，并将其作为隐变量的期望值。

2. M步骤（Maximization Step）：在M步骤中，最大化对数似然函数得到新的参数值。

在EM训练法中，不断地重复执行E步骤和M步骤，直到模型的收敛为止。该算法在数据挖掘、图像处理、机器学习等领域得到了广泛的应用。

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