EM

In statistica, un algoritmo di aspettazione-massimizzazione o algoritmo expectation-maximization (EM) è un metodo iterativo per trovare stime (locali) di massima verosimiglianza (o le stime del massimo a posteriori) dei parametri di modelli statistici che dipendono da variabili latenti (non osservate). L'iterazione di EM alterna l'esecuzione di un passo detto expectation (E), che crea una funzione per il valore atteso della verosimiglianza logaritmica calcolata usando la stima dei parametri corrente, e un passo detto maximization (M), che calcola nuove stime dei parametri massimizzando la funzione di verosimiglianza logaritmica attesa trovata al passo E. Tali stime dei parametri possono poi essere usate per determinare la distribuzione delle variabili latenti al passo E dell'iterata successiva.