期望最大化算法软件

该提交实现了期望最大化算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。
期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算最大化期望对数的参数。 在E步骤中发现的可能性。 这些

软件介绍

该提交实现了期望最大化算法，并在简单的2D数据集上对其进行了测试。期望最大化（EM）算法是一种迭代方法，用于在统计模型中依赖于未观察到的潜在变量的情况下，找到参数的最大似然或最大后验（MAP）估计。 EM迭代在执行期望（E）步骤和创建最大化（M）步骤之间进行交互，该期望步骤用于创建使用参数的当前估计值评估的对数似然性的期望函数，该步骤用于计算最大化期望对数的参数。 在E步骤中发现的可能性。 这些参数估计值然后用于确定下一个E步骤中潜在变量的分布。

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