期待値ステップと最大化ステップ

現在のモデルの尤度を計算し、尤度を最大化する2つのステップによりアルゴリズムを定義します。

期待値最大化は、反復的な方法です。それは、初期パラメータの不確定要素で始まります。パラメータ値を使用して、現在のモデルの可能性が計算されます。これは、期待値ステップです。次にパラメータ値は、可能性を最大化するよう再計算されます。これは、最大化ステップです。新しいパラメータ推定値を使用して新しい期待値が計算され、推定値は、可能性を最大化するように再び最適化されます。この反復プロセスは、モデルが収束するまで続きます。