在现代数据科学和人工智能领域中，机器学习算法扮演着至关重要的角色。其中，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种非常强大且广泛使用的迭代优化算法，特别适用于处理含有隐变量的数据集。🔍📊

当我们深入研究EM算法时，不可避免地会遇到一系列经典和前沿的学术论文。这些文献不仅帮助我们理解EM算法的基本原理，还展示了其在各种应用场景中的实际效果。📖🔬

例如，Dempster等人在1977年发表的经典论文《Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm》[1]，详细介绍了EM算法的理论基础及其应用方法。这篇论文不仅是理解和掌握EM算法的重要起点，也是后续研究工作的基石。📅🌟

通过阅读这些文献，我们可以更全面地了解EM算法的工作机制，以及如何在实际项目中有效地运用它来解决复杂问题。📚💡

[1] Dempster, A.P., Laird, N.M., & Rubin, D.B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 39(1), 1-38.

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