机器学习之EM算法_凌晨两点半还不回家的博客

凌晨两点，城市的喧嚣渐渐远去，而我还在与代码为伴，探索着机器学习的奥秘。📚🌙

最近我在研究一种非常有趣的算法——EM算法（Expectation Maximization）。这是一种迭代优化算法，在统计学中被广泛应用于参数估计问题。💡🔍

想象一下，你正在处理一个复杂的数据集，数据中存在一些未知的变量，这些变量让你难以直接计算出模型参数的最佳值。这时，EM算法就像是一位聪明的侦探，通过不断猜测和验证，最终找到真相。🕵️‍♂️📊

EM算法分为两个主要步骤：E步（期望步）和M步（最大化步）。在E步中，我们基于当前参数估计来计算缺失数据的期望；而在M步中，则利用这个期望来更新模型参数。这两步反复迭代，直到收敛到一个稳定的参数值。🔄🔄

如果你也对这个话题感兴趣，不妨加入我的深夜讨论组，让我们一起熬夜探索机器学习的奇妙世界吧！👋🌟

机器学习 EM算法 深夜编程