EM算法（期望最大化算法）

适用场景：存在为未测变量的情况下，对模型参数进行估计。

EM算法：

input：观测数据Y，为观测数据Z，联合分布P(Y,Z|θ)，条件分布P(Z|Y,θ)

output：模型参数θ

步骤：

（1）选择参数的初值进行迭代

（2）E步：求期望

（3）M步：最大化当前θ

（4）重复（2）（3）知道算法收敛

例子：豌豆的不同形状问题。