改进的迭代尺度法(IIS)详解

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注释：
这里的目的就是最大化两次迭代之间的差值。
1、差值的最大值如果小于0，说明已经到了最大值，在当前位置向任何方向走，对数似然函数都会变小，我们要求的就是极大似然函数，所以已经得到最大的似然函数，此时的参数即是所求的。
2、差值如果大于0，那么我们现在就是要最大化差值，这里我们得到了差值的下界，我们可以通过不断的最大化这个下界，从而得到最大的差值，最大化这个下界，首先对求关于的偏导数，并令偏导数为0，但是这里我们可以看出求出的偏导数

含有多个变量，不易同时优化。因此在这里引出了下面的方法。

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