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EM算法，全称为期望最大化（Expectation-Maximization），是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法。在处理含有隐藏变量的概率模型时，EM算法能够有效地找到使得数据似然函数最大的参数值。这一算法由Dempster、Laird和Rubin于1977年提出，因其简单易懂且在很多问题上表现出优良性能而被广泛应用。 EM算法的核心在于两个步骤：E步（期望步骤）和M步（最大化步骤）。在E步中，我们根据当前估计的参数计算隐藏变量的后验概率分布；在M步中，我们固定这些隐藏变量的期望值，并最大化似然函数来更新模型参数。这两个步骤交替进行，直至参数收敛或达到预设的迭代次数。 在"EM算法_buriedgz9"中，"buriedgz9"可能是一个特定的实例或者案例，用于展示EM算法在实际问题中的应用。在这个案例中，EM算法被用来恢复稀疏信号。信号恢复是信号处理领域的一个关键任务，尤其是在噪声环境中，需要通过算法从观测数据中提取出原始信号的结构。稀疏信号通常指的是可以用少数非零元素表示的信号，这在图像处理、压缩感知等领域都有重要应用。 稀疏贝叶斯学习是贝叶斯统计与稀疏性概念的结合。在贝叶斯框架下，参数被视为随机变量，其先验分布反映了我们对参数的先验知识。当模型具有稀疏性假设时，我们可以使用拉普拉斯先验或者正则化项来鼓励大部分参数接近零，从而实现参数的稀疏表示。这种方法在高维数据分析、机器学习和统计推断中非常有效，因为它可以防止过拟合并提供简洁的解释。 在EM算法应用于稀疏贝叶斯学习时，隐藏变量可能代表信号的非零部分，而观察数据则包含信号的混合或加噪声版本。EM算法通过迭代优化，逐步揭示信号的真实结构。E步会计算每个非零元素的可能性，然后M步根据这些可能性更新先验分布和模型参数，使得数据的似然性最大化。这个过程不断迭代，直到模型参数收敛或者达到预设的迭代次数。 文档"EM算法.docx"可能详细阐述了如何将EM算法应用于稀疏贝叶斯模型的建立和求解过程，包括具体公式推导、算法实现步骤以及可能的优化技巧。通过深入阅读和理解这份文档，我们可以更全面地掌握EM算法在稀疏信号恢复和稀疏贝叶斯学习中的应用。同时，它也可能包含了实际案例分析和实验结果，帮助我们验证和评估算法的效果。