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E：Expection，期望步，利用估计的参数，来确定未知因变量的概率，并利用其来计算期望值。

M：Maximization，最大化，使用最大似然法更新参数值，使E步中期望值出现的概率最大。

例如网上较多的硬币例子，可以先估算硬币正反面参数A，但是无法获知隐变量B（无法知道某一次实验选择哪一枚硬币），因此可以分别计算每次试验选择了某一枚硬币的概率，也就是说计算了隐变量B的概率。明确了隐变量B的概率后，就可以依此概率，计算出一个期望值E。

通过更新参数A，使期望值为E的概率最大化，也就是M步中“最大化”的含义。

可以参考链接，https://zhuanlan.zhihu.com/p/78311644，这里面详细记录了硬币案例的EM迭代过程。

同样，将情况复杂化，例如现在有2位男生和2为女生，数据记录了他们的身高（但是不知道被记录着的性别），需要分别估计男女生身高分布的均值和方差，

这个时候有人就想到我们必须从某一点开始，并用迭代的办法去解决这个问题：我们先设定男生身高和女生身高分布的几个参数（初始值），然后根据这些参数去判断每一个样本（人）是男生还是女生，之后根据标注后的样本，计算出一个期望值，然后反过来重新估计参数，使期望值出现的概率最大化。之后再多次重复这个过程，直至稳定。这个算法也就是EM算法。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56377602