EM学习笔记推荐[https://www.cnblogs.com/bigmoyan/p/4550375.html]
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：
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；
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。
EM算法用于求解带游隐变量的概率模型。先假设隐变量，求出极大似然估计，然后再用这个值求解隐变量的值，循环求解，直至收敛。
这样的计算很难。直接最大化似然函数做不到，那么如果我们能找到似然函数的一个紧的下界一直优化它，并保证每次迭代能够使总的似然函数一直增大，其实也是一样的