EM算法-硬幣實驗的理解

EM算法-使用硬幣實驗的例子理解 EM算法，即最大期望算法（Expectation-Maximization algorithm, EM），是一類通過迭代進行極大似然估計（Maximum Likelihood Estimation, MLE）的優化算法 ，通常作爲牛頓迭代法的替代用於對包含隱變量（latent variable）或缺失數據（incomplete-data）的概率模型進行參數估計 。

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