EM 缓存数据结构

EM（Expectation-Maximization）算法是一种迭代优化技术，用于找到最可能的参数估计值。它通过将复杂的问题分解为两个相对简单的步骤：期望步骤（E-step）和最大化步骤（M-step），来求解参数的最大似然估计。在期望步骤中，根据当前的参数估计值计算数据的边际概率分布；而在最大化步骤中，则根据这些边际概率分布更新参数估计值。这个过程会不断重复进行，直到达到收敛条件为止。EM算法广泛应用于统计建模、机器学习和模式识别等领域，尤其在处理缺失数据和高维模型时表现出色。