1. 引言

概率模型在機器學習中廣泛應用于數據分析、模式識別和推理任務。本文將調研幾種重要的概率模型，包括EM算法、MCMC、樸素貝葉斯、貝葉斯網絡、概率圖模型（CRF、HMM）以及最大熵模型，介紹其基本原理、算法流程、應用場景及優勢。

2. EM算法（Expectation-Maximization）

2.1 概述

EM算法是一種用于含有隱變量或缺失數據的最大似然估計方法。其核心思想是交替執行期望（E）步驟和最大化（M）步驟，逐步優化參數。

2.2 算法流程

1. 初始化：設定參數的初始值 ( θ ( 0 )