最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法 ,通常作为牛顿迭代法的替代用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。EM算法的标准计算框架由E步和M步交替组成,算法的收敛性可以确保迭代至少逼近局部极大值。文档内有例子和代码以及运行结果。