很好的代码，经过了我的验证，是学习EM算法的必备利器呵呵，祝你好运！

EM算法的原理步骤讲解，初步的公式推导，简单的帮助理解的例子。

上机器学习课学到EM算法，通过查阅西瓜书等资料理解了算法的推导过程于是形成了总结，在此进行分享。针对机器学习初学者，内容主要是：EM算法以及GMMs模型算法求解步骤的推导证明

我看了很多有关EM算法的讲解，整理了三份最经典的、最深入浅出的讲解！不知道你能不能看懂，反正我看懂了！真的非常好

最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法 ，通常作为牛顿迭代法的替代用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。EM算法的标准计算框架由E步和M步交替组成，算法的收敛性可以确保迭代至少逼近局部极大值。文档内有例子和代码以及运行结果。

研一时，完成的CV作业，使用EM算法对图像进行分割，内含源代码，及实验结果，本代码的时间复杂度很高，请自行优化。

贝叶斯图像分割python实战，EM算法图像分割Python实战代码+详细注释，演示PPT及数据打包。相关讲解地址： https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/109266603 https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/109167111 https://blog.csdn.net/sinat_35907936/article/details/108894542

EM算法求解混合伯努利模型-附件资源

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EM算法做系统辨识，matlab代码。 详见我的博文讲解： https://blog.csdn.net/weixin_42496224/article/details/109382472