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EM算法

维基百科的解释

最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。
最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，
       1. 第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；
       2.第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下 一个E步计算中，这个过程不断交替进行。