why-what-how方式的机器学习总结之二

内容简介：上面式子算的是z的后验概率，分子是样本xi属于zj的概率，分母是样本xi属于每个zi的概率之和，因为有了参数确定的条件所以分母是个边缘分布而不是等于1。M-step就是根据之前最大似然的结果把z的概率代入计算即可。这个过程实际上是固定z，然后最大化似然函数L(θ)求解对应的θ。EM算法能收敛，但可能会收敛到局部最大值，如果函数是凸函数才能保证收敛到全局最大值。

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