EM 算法是 Dempster，Laind，Rubin 于 1977 年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行 MLE 估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损数据，截尾数据，带有讨厌数据等所谓的不完全数据(incomplete data)。需要weka的算法包支持。-EM algorithm is Dempster, Laind, Rubin in 1977 for the parameters proposed by maximum

扩展INFOMAX算法是盲源分离算法中极大似然估计的一种扩展，功能更强大。-The extended INFOMAX algorithm is an extension of the maximum likelihood estimation in the blind source separation algorithm, and the function is more powerful.