Expectation Maximization 期望最大化算法/極大似然估計/Jensen不等式

期望最大畫算法被稱爲機器學習十大算法之一，它主要從不完整的數據中計算最大似然估計。它是隱馬爾可夫（HMM）等算法的基礎，廣泛應用於自然語言處理中。 EM算法是一種迭代優化策略，每一次迭代都分爲兩步：期望步（E）和極大步（M）。   EM算法都到缺失思想影響，最初是爲了解決數據缺失情況下的參數估計問題。其基本思想爲： 首先根據已經給出的觀測數據，估計模型參數的值； 然後再通過此參數值估計缺失數據的值

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