期望最大化算法 汇报人： 喻定 1目录 n 期望最大化思想 n 期望最大化推导 2最大化似然估计 n 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满 足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作 为真实的参数估计。 n 目的：根据样本值估计参数= 模型= 结果 例如：money= k1*x+k2*y+k3*z X: 面积 y: 地段 z: 楼层 k: 参数 money: 房价 根据某一单元的10 户房的样本x,y,z,money 。 根据已知10 组数据用最大似然法求出k1,k2,k3 这三个参数 为0.6 ，0.3 ，0.1 ，得出模型 money = 0.6*x+0.3*y+0.1*z 只要知道小区里某个房子的面积、地段、楼层= 房价 套用模型 3最大化似然估计 4 此表达式不是 条件概率，因 为此时参数看 作变量最大化似然估计 n 求最大似然函数估计值的一般步骤： （1 ）写似然函数； （2 ）取对数； （3 ）求导数，令导数为0 ，得到似然方程； （4 ）解似然方程，得到的参数即为所求。 5期望最大化思想 机器学习十大算法之一 期望最大化算法(EM) 用来干嘛的？ 解决参数估
