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EM optimization method 1
1.1 EM algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.3 Usage in exponential families . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.4 Usage in finite normal mixtures . . . . . . . . . . . . . . . . 20
1.5 Variance estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
1.5.1 Louis method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
1.5.2 SEM algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
1.5.3 Bootstrap method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1.5.4 Empirical Information . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
1.6 EM Variants . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
1.6.1 Improving the E step . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
1.6.2 Improving the M step . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.7 Pros and Cons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40