将以下8种第二信号系统的最大似然计算方法的文献综述总结到300字以内，要求保留最常用的方法的具体描述。
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在第二信号系统的最大似然计算方法的文献综述中，主要探讨了8种不同的计算方法。这些方法包括：期望最大化算法（EM算法）、梯度下降法、贝叶斯估计、马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法、变分推断、粒子滤波、最小二乘法和卡尔曼滤波。

其中，最常用的方法是期望最大化算法（EM算法）。EM算法是一种迭代优化方法，广泛应用于处理不完全数据的似然函数。它通过交替执行两个步骤来实现最大似然估计：E步（期望步）计算当前参数下的期望对数似然，M步（最大化步）更新参数以最大化期望对数似然。EM算法的优点在于其简单性和通用性，使其成为处理缺失数据和混合模型的首选方法。

其他方法虽然各有特点，但在实际应用中，EM算法因其高效和易用性而被广泛采用。
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