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Math AI: Maximum Likelihood Estimation (MLE) Evolve To EM Algorithm For Incomplete/Hidden Data To Variational Bayesian Inference Major Reference [@poczosCllusteringEM2015] [@matasExpectationMaximization2018] good reference [@choyExpectationMaximization2017] [@tzikasVariationalApproximation2008] excellent introductory paper Maximum Likelihood Estimation 和應用 Maximum likelihood estimation (MLE) 最大概似估計是一種估計模型參數的方法。適用時機在於手邊有模型，但是模型參數有無限多種，透過真實觀察到的樣本資訊，想辦法導出最有可能產生這些樣本結果的模型參數，也就是挑選使其概似性(Likelihood)最高的一組模型參數，這系列找參數的過程稱為最大概似估計法。 Bernoulli distribution：投擲硬幣正面的機率 , 反面的機率 . 連續投擲的正面/反面的次數分別是 H/T. Likelihood function 為 MLE 在無限個 中，找到一個使概似性最大的 , i.e. 只要 likelihood function …

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