一、EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐含变量的概率模型参数的极大似然估计。设Y为观测随机变量的数据，Z为隐藏的随机变量数据，Y和Z一起称为完全数据。观测数据的似然函数为：模型参数θ的极大似然估计为：这个问题只有通过迭代求解，下面给出EM算法的迭代求解过程：step1、选择

EM算法简介EM算法的核心分为两步E步（Expection-Step）M步（Maximization-Step）因为在最大化过程中存在两个参量，其中若知道，则知道；若知道，则知道。且两个量未存在明显的关系，但又互相依存可以采用EM算法其中主要思想为：首先随机初始化参数然后求的在参数下按照极大似然估计求得参数然后根据参

Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation*Authors:[[XiaLi]],[[ZhishengZhong]],[[JianlongWu]],[[YiboYang]],[[ZhouchenLin]],[[HongLiu]]DOI:10.1109/ICCV.2019.00926Locallibrary初读印象comment::(EMANet)用期望

#include<stdio.h>floatcalculate_expectation(floatnum1,floatnum2){return(num1+num2)/2;//计算期望值的公式：(数1+数2)/2}intmain(){floatnum1,num2;printf("请输入两个数：\n");scanf("%f%f",&num1,&num2);float

ExpectationMaximization入门ExpectationMaximization(EM)是一种迭代算法，常用于处理含有隐变量的概率模型。在本篇文章中，我们将介绍EM算法的基本原理和应用领域，并通过一个简单的例子来说明其使用方法。基本原理EM算法的基本原理可以总结为以下三个步骤：初始化参数：选择合适的初始