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EM总结

1.朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑？

为了防止条件概率P(X|Y)出现概率为0

2.什么时候使用EM算法？E和M分别做什么？

如果概率模型的变量都是观测变量，则给定数据之后，可以直接用极大似然估计法或者贝叶斯估计法来估计模型参数。

但是当模型含有隐变量时，就不能简单的使用这些估计方法。此时需要使用EM算法。

• EM算法是一种迭代算法。

• EM算法专门用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或者极大后验概率估计。

EM算法的每次迭代由两步组成：

• E步求期望。

• M步求极大。

所以EM算法也称为期望极大算法。

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