※ 引述《bombfox ( )》之铭言： : 请问各位前辈 : EM(expectation-maximization) algorithm到底是在讲什麽??? : 读了快一个月了 : 还是不知道他到底要表达什麽意思???? : 谢谢 嗯....从我个人的学习过程来看 学习EM之前先弄清楚一些概念 会比较容易看懂EM相关的资料 1) likelihood 2) likelihood function 3) probability distribution 4) expectation 5) conditional expectation 6) details: i.i.d.等等 7) tricks: Lagrange Multiplier等等 我自己也要补足很多地方 有些是以前数学没有学过的观念 有些是以前没有学清楚的观念 全部弄清楚了 看EM的资料就很容易上手了 不过原始作者A.P. Dempster的paper还是不容易懂 因为他举例的时候 用到了exponetial funciton等等 还有一些微积分符号 如果以前对这些不熟 可能就有些障碍 要先找一些其他东西念 像是T Mitchell的Machine Learning第六章Bayesian Learning里面 有提到EM在学习k-means这个问题的例子 算是比较容易入门的地方 提供给您参考 --

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