最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）：
在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。（EM算法只需要有一些训练数据，定义一个最大化函数，剩下的就交给计算机了。经过若干次迭代，我们需要的模型就训练好了）
在统计计算中，最大期望（EM）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性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算，第一步是计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值；第二步是最大化（M），最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中，这个过程不断交替进行。
理论：
简版：猜（E-step）,反思（M-step）,重复；
啰嗦版：
你知道一些东西（观察的到的数据）， 你不知道一些东西（观察不到的），你很好奇，想知道点那些不了解的东西。怎么办呢，你就根据一些假设（parameter）先猜（E-step），把那些不知道的东西都猜出来，假装你全都知道了; 然后有了这些猜出来的数据，你反思一下，更新一下你的假设（parameter）, 让你观察到的数据更加可能(Maximize likelihood; M-stemp); 然后再猜，在反思，最后，你就得到了一个可以解释整个数据的假设了。
1. 注意，你猜的时候，要尽可能的猜遍所有情况，然后求期望（Expected）；就是你不能仅仅猜一个个例，而是要猜出来整个宇宙；
2. 为什么要猜，因为反思的时候，知道全部的东西比较好。（就是P(X,Z)要比P(X)好优化一些。Z是hidden states）
3. 最后你得到什么了？你得到了一个可以解释数据的假设，可能有好多假设都能解释数据，可能别的假设更好。不过没关系，有总比没有强，知足吧。（你陷入到local minimum了）
实践：
背景：公司有很多领导=[A总，刘总，C总]，同时有很多漂亮的女职员=[小甲，小章，小乙]。（请勿对号入座）你迫切的怀疑这些老总跟这些女职员有问题。为了科学的验证你的猜想，你进行了细致的观察。于是，
观察数据：
1）A总，小甲，小乙一起出门了；
2）刘总，小甲，小章一起出门了；
3）刘总，小章，小乙一起出门了；
4）C总，小乙一起出门了；
收集到了数据，你开始了神秘的EM计算：
初始化，你觉得三个老总一样帅，一样有钱，三个美女一样漂亮，每个人都可能跟每个人有关系。所以，每个老总跟每个女职员“有问题”的概率都是1/3;
这样，（E step）
1） A总跟小甲出去过了 1/2 * 1/3 = 1/6 次，跟小乙也出去了1/6次；（所谓的fractional count）
2）刘总跟小甲，小章也都出去了1/6次
3）刘总跟小乙，小章又出去了1/6次
4）C总跟小乙出去了1/3次
总计，A总跟小甲出去了1/6次，跟小乙也出去了1/6次 ; 刘总跟小甲，小乙出去了1/6次，跟小章出去了1/3次；C总跟小乙出去了1/3次；
你开始跟新你的八卦了(M step),
A总跟小甲，小乙有问题的概率都是1/6 / (1/6 + 1/6) = 1/2；
刘总跟小甲，小乙有问题的概率是1/6 / (1/6+1/6+1/6+1/6) = 1/4; 跟小章有问题的概率是(1/6+1/6)/(1/6 * 4) = 1/2;
C总跟小乙有问题的概率是 1。
然后，你又开始根据最新的概率计算了；（E-step）
1）A总跟小甲出去了 1/2 * 1/2 = 1/4 次，跟小乙也出去 1/4 次；
2）刘总跟小甲出去了1/2 * 1/4 = 1/12 次， 跟小章出去了 1/2 * 1/2 = 1/4 次；
3）刘总跟小乙出去了1/2 * 1/4 = 1/12 次， 跟小章又出去了 1/2 * 1/2 = 1/4 次；
4）C总跟小乙出去了1次；
重新反思你的八卦（M-step）:
A总跟小甲，小乙有问题的概率都是1/4/ (1/4 + 1/4) = 1/2；
B总跟小甲，小乙是 1/12 / (1/12 + 1/4 + 1/4 + 1/12) = 1/8 ; 跟小章是 3/4 ;
C总跟小乙的概率是1。
你继续计算，反思，总之，最后，你得到了真相！（马总表示我早就知道真相了）
你知道了这些老总的真相，可以开始学习机器翻译了。