{{TOCright}}
'''EM-алгоритм''' — общий метод нахождения оценок функции правдоподобия в моделях со скрытыми переменными.
В данной статье рассматривается интерпретация смеси гауссовых распределений в терминах дискретных скрытых переменных.

== Постановка задачи ==
Задана выборка <tex>\{(\mathbf{x}_i,y_i)\}_{i=1}^\ell</tex>, в которой
 TODO
Требуется найти такие значения параметров <tex>\mathbf{w}</tex>,
которые доставляли бы минимум норме вектора невязки <tex>\|f(\mathbf{w},\mathbf{x})-\mathbf{y}\|_2</tex>.

== Описание алгоритма ==
Вектор <tex>\mathbf{w}</tex> определяется с решение нормального уравнения
<center><tex>\mathbf{w}=(X^TX)^{-1}X^T\mathbf{y}.</tex></center>

== Вычислительный эксперимент ==
Цель вычислительного эксперимента&nbsp;-
<source lang="matlab">
y = 1;
</source>
[[Изображение:logo.png|100px|thumb|Рисунок с подписью. Выровнен по правому краю.]]

== Исходный код ==
* [https://mlalgorithms.svn.sourceforge.net/svnroot/mlalgorithms/EMAlgorithmMVNpdf/ EMAlgorithmMVNpdf]

== Смотри также ==
* [[Метод ближайших соседей]]
* [[Многомерная случайная величина]]

== Литература ==
* Bishop, C. Pattern Recognition And Machine Learning. Springer. 2006.
{{Задание|Никита Спирин|В.В. Стрижов|28 мая 2009}}
[[Категория:Учебные материалы]]