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找出哪个迭代函数在哪个迭代函数处获得最大值?

这个问题涉及到寻找最大值的迭代函数,但是具体的迭代函数和最大值的条件并没有给出。因此,无法给出具体的答案。在云计算领域,迭代函数通常与优化算法、机器学习等相关。以下是一些与迭代函数相关的概念和应用场景:

  1. 迭代函数的概念:迭代函数是指通过多次迭代计算来逼近某个目标值的函数。迭代函数通常包含一个初始值和一个迭代公式,通过多次迭代计算,逐步逼近目标值。
  2. 迭代函数的分类:迭代函数可以分为线性迭代函数和非线性迭代函数。线性迭代函数是指迭代公式中只包含一次迭代变量的函数,而非线性迭代函数则包含多次迭代变量。
  3. 迭代函数的优势:迭代函数可以用于解决很多优化问题,如函数最大值、最小值的求解、参数优化等。通过迭代计算,可以逐步逼近目标值,提高计算效率。
  4. 迭代函数的应用场景:迭代函数在很多领域都有广泛的应用,如机器学习中的梯度下降算法、优化问题的求解、图像处理中的滤波算法等。

在腾讯云的产品中,与迭代函数相关的产品可能包括:

  • 云计算平台:腾讯云提供了弹性计算服务,如云服务器、容器服务等,可以用于部署和运行迭代函数相关的应用程序。
  • 人工智能服务:腾讯云提供了丰富的人工智能服务,如机器学习平台、自然语言处理、图像识别等,可以用于开发和部署与迭代函数相关的应用。
  • 数据库服务:腾讯云提供了多种数据库服务,如云数据库MySQL、云数据库MongoDB等,可以用于存储和管理迭代函数的相关数据。

请注意,以上产品仅为示例,具体的产品选择应根据实际需求和场景进行评估。

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,也就是说男生,女生身高的问题,就是已知这一群人都是男生的情况下,获得这个类别的参数,或者都是女生的情况下获得。...然后再根据这个分布参数去调整每个样本的隐含参数,依次迭代...至于为什么最后能够迭代成功,就是因为在后面的似然函数的证明中可以证明似然函数最后就是一个单调函数。...见上图,我们固定θ,调整Q(z)使下界J(z,Q)上升至与L(θ)在此点θ相等(绿色曲线到蓝色曲线),然后固定Q(z),调整θ使下界J(z,Q)达到最大值(θt到θt+1),然后再固定θ,调整Q(z)...……直到收敛到似然函数L(θ)的最大值的θ*。...假定θt 和θt+1 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。如果我们证明了 ? 也就是说极大似然估计单调增加,那么最终我们会到达最大似然估计的最大值。证明过程就先省略了。

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