EM（Expectation Maximization 期望最大化）算法

EM（Expectation Maximization 期望最大化） 是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型參數的極大似然估計，或極大後驗概率估計。其每次迭代由E、M兩步構成。 EM算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計或者最大後驗估計的算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱含變量。 它經過兩個步驟交替進行計算： 計算期望（E步），基於現有的模型參數（或者隨機初始化的模型）對隱含變量的值進行猜測（

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