基于最大期望算法时由Arthur Dempster，Nan Laird和Donald Rubin在1977年发表的经典论文中提出的。在统计计算中，最大期望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藏变量。最大期望值算法经常用在机器学习算法和计算视觉的数据聚类领域。
最大期望是在已知变量的情况下，通过迭代的方式估计出未知变量。
简单流程：
1、初始化分布参数。
2、重复E步骤和M步骤知道收敛。
E步骤：估计位置参数的期望值，给出当前的参数估计。
M步骤：重新估计分布参数，以使数据的似然性最大，给出未知变量的期望估计。
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本文标题：第七章 数据预测与估算算法——基于最大期望算法分析
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