algoritmo de maximização de expectativa

Em estatística, o algoritmo de expectativa-maximização (EM) é um método iterativo para estimar parâmetros em modelos estatísticos, quando o modelo depende de variáveis latentes, ou seja, não observadas. A iteração EM alterna entre executar uma etapa de expectativa (E), e uma de maximização (M). A etapa de expectativa cria uma função para a expectativa da verossimilhança logarítmica usando a estimativa atual para os parâmetros. A etapa de maximização (M), calcula parâmetros para maximizar a verossimilhança logarítmica encontrada na etapa E. Essas estimativas de parâmetro são usadas para determinar a distribuição das variáveis latentes na próxima etapa E, e o algoritmo se repete várias vezes (por isso é chamado iterativo).