🌟从两个例子理解EM算法 🌟

EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种迭代优化方法，广泛应用于统计学与机器学习领域。让我们通过两个生动的例子来理解它吧！

第一个例子是关于饼干分配的：假设你有一袋混合了巧克力和奶油两种口味的饼干，但标签掉了。你想知道每种口味的数量，却无法直接打开袋子查看。这时，你可以先随机猜测每个饼干的种类，然后计算出平均值（E步），再基于这个平均值调整你的猜测（M步）。反复几次后，你就得到了较为准确的结果！✨

第二个例子是关于学生的成绩分析：有两组学生，但没有分组信息。教师只知道所有学生的总成绩分布。通过EM算法，可以先假设两个组的成绩均值（E步），接着调整这两个均值使其更符合整体数据（M步）。多次迭代后，就能还原出大致的分组情况啦！📚

这两个例子展示了EM算法的核心思想：即使面对缺失或隐含的数据，也能逐步逼近最优解！💪