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前几天看 Andrew Ng 讲 EM 算法的视频，又温习了一遍这玩意。
EM (Expectation Maximization) 的想法其实也比较简单。我要最大化似然函数（或者后验概率），但是直接最大化很难。
所以，我找一个似然函数的近似函数，这个近似函数小于等于似然函数，而且局部上充分逼近似然函数（保证至少在某个点两个函数有相同的函数值），而且这个函数比较容易最大化。
要找到一个全局逼近原来似然函数的简单函数（简单是说容易找其最大值点）显然非常不容易。EM 本身是迭代找解的，它的解决方法是找局部近似函数。在初始化模型参数后，EM 首先获得一个在此初始参数附近很逼近似然函数的简单函数，然后找此简单函数的最大化值点，而后模型参数更新到找到的最大化值点；之后我们又获得一个新的简单函数，它在新的参数值附近很逼近似然函数，而后就又找此简单函数的最大化值点；如此循环下去……
所以简单说，EM 就是一个找局部近似函数，而后找此近似函数的最大化值点的迭代过程。
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- 作者:Breezedeus
- 链接:https://www.breezedeus.com/article/em
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
