机器学习（十二）：CS229ML课程笔记（8）—

2.0 先来点基础概念的认识：这篇文章用例子说明了什么是极大似然估计，很直观。

2.1 前提知识：

2.2 EM算法：

2.3 具体流程：

2.3.1 E-step——由期望（Expectation）与Jensen不等式建立下界

（最大似然函数引入z变量，分子分母同时乘以Q，log函数图像如下）

2.3.2 M-step——最大化（Maxmize）下界

2.4 EM收敛性

2.5 坐标上升法理解EM

2.6 编程练习：

见链接③

参考链接：

①：https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/18620261(以MOG混合高斯分布为例更好的帮助理解)推荐+1

https://blog.csdn.net/sinat_37965706/article/details/71153876 （理论部分）

https://blog.csdn.net/linkin1005/article/details/41212085（理论部分）

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html（理论部分）

②：https://www.cnblogs.com/yymn/p/4769736.html （根据具体实例讲述的）

③：https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/46431715 （代码呈现）

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