1. 引言

概率模型在机器学习中广泛应用于数据分析、模式识别和推理任务。本文将调研几种重要的概率模型，包括EM算法、MCMC、朴素贝叶斯、贝叶斯网络、概率图模型（CRF、HMM）以及最大熵模型，介绍其基本原理、算法流程、应用场景及优势。

2. EM算法（Expectation-Maximization）

2.1 概述

EM算法是一种用于含有隐变量或缺失数据的最大似然估计方法。其核心思想是交替执行期望（E）步骤和最大化（M）步骤，逐步优化参数。

2.2 算法流程

1. 初始化：设定参数的初始值 ( θ ( 0 )