Algorithm之EM：Expectation Maximization簡介、代碼實現
EM期望極大算法簡介 EM 算法是 Dempster,Laind,Rubin 於 1977 年提出的求參數極大似然估計的一種方法，它可以從非完整數據集中對參數進行 MLE 估計，是一種非常簡單實用的學習算法。這種方法可以廣泛地應用於處理缺損數據，截尾數據，帶有噪聲等所謂的不完全數據 。 EM算法是一種迭代優化策略，由於它的計算方法中每一次迭代都分兩步，其中一個爲期望步（E步）
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