Expectation Maximization 期望最大化算法/极大似然估计/Jensen不等式

期望最大画算法被称为机器学习十大算法之一，它主要从不完整的数据中计算最大似然估计。它是隐马尔可夫（HMM）等算法的基础，广泛应用于自然语言处理中。 EM算法是一种迭代优化策略，每一次迭代都分为两步：期望步（E）和极大步（M）。   EM算法都到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题。其基本思想为： 首先根据已经给出的观测数据，估计模型参数的值； 然后再通过此参数值估计缺失数据的值

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