总结自

MM(Majorization-Minimization)算法是优化领域的一个重要方法。与其说它是一个具体算法，不如说是一个算法框架，因为很多具体的算法都可以被推断成MM框架（例如坐标下降法(coordinate descent)、近端梯度法(proximal gradient)、EM算法等等）

用 Majorization 、 Minimization 两步骤迭代进行，通过不断求近似问题的最优解，逼近原问题的解。从数学角度来说，MM算法的核心思想是连续上限最小化(Successive upper bound minimization)，设计一系列近似的优化(majorizing)函数来控制原函数的上限，通过最小化序列来收敛至原目标的最优解。

目标函数在点处的优化函数 g(x|xk) 满足两点性质

• 还有一类就是用一些不等式放缩比如琴声不等式，可以用MM推出著名的EM算法。这个方面感觉文章[0]的ppt讲得特别好，这里就懒一下直接放截图啦。

  [0] Majorization-Minimization Algorithms in Signal Processing, Communications, and Machine Learning

  摘抄于 https://blog.csdn.net/qq_33530069/article/details/85132668

  CCCP是一种单调递减全局优化的方法。其形式可以表示为凸函数-凸函数 或者 凸函数+凹函数
  本质上是寻找两个凸函数之间梯度相同的两个点，逐步减小两个函数之间的距离，使其收敛到距离最接近的点