期望最大化算法(Expectation-maximization algorithm)是机器学习中一个非常重要的算法，又称作 EM 算法。它采用的迭代交替搜索方式可以简单有效的求解最大似然函数估计问题。已知的概率模型内部存在隐含的变量，导致了不能直接用极大似然法来估计参数，EM算法就是通过迭代逼近的方式用实际的值带入求解模型内部参数的算法。它在当代的工业、商业和科学研究领域发挥了重要的作用。

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人工智能期末大作业大合集+课程设计+结课作业大合集。根据作业要求，每个算法都有相应的算法介绍、实验代码、实验结果、实验总结。全部使用Python实现。 人工智能作业大合集总共分为三大部分，每部分由几个相关算法组成，如下： 1、搜索算法 深度优先 广度优先 A星八数码 Tips:三种算法都用于解决八数码问题。在Astar算法中比较了三者的性能，显然Astar要比另外两个强 2、智能优化算法 遗传算法 粒子群寻优算法 蚁群算法 Tips:三种算法都用于解决TSP问题，其中粒子群寻优算法不适合解决TSP问题，但经过改造后仍然可以用于解决TSP。数据集是att48，其最优解是10628/33523，这两个数分别是伪欧氏距离和欧氏距离 3、深度学习 BP神经网络 卷积神经网络 Tips:两种算法都用于解决手写体识别。由于使用的是TensorFlow，已经很好的实现了深度学习的功能。所以主要是学习了深度学习的原理，并能够使用TensorFlow。

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论文题目：分析验证叠加原理、戴维南定理、基尔霍夫定律。 通过设计实验电路图，计算数据，对电路图进行仿真并对仿真结果进行分析来验证基尔霍夫电流、电压定律，叠加原理和戴维南定理。验证基尔霍夫电流、电压定律，叠加原理和戴维南定理。基尔霍夫定律揭示了相互连接的各元件的电流之间及各元件电压之间的关系。这种由电路结构决定的约束关系称为拓扑关系，而基尔霍夫定律就揭示了电路的拓扑关系。基尔霍夫定律包括电流定律和电压定律。

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