算法过程

令$\theta^{(i)}$为第i次迭代参数$\theta$的估计值。

输入： 1. 选择参数的初值$\theta^{(0)}$开始迭代。 2. E步：假设当前已知$\theta^{(i)}$，此次为第i+1次迭代。计算期望：

$$Q(\theta, \theta^{(i)}) = \sum_z\log P(Y,Z|\theta)P(Z|Y, \theta^{(i)})$$

1. M步：求使$Q(\theta, \theta^{(i)})$极大化的$\theta^{(i+1)}$

   $$\theta^{(i+1)} = \arg\max_{\theta}Q(\theta, \theta^{(i)})$$
2. 重复2、3步，直至收敛，即$\theta^{(i+1)}$和$\theta^{(i)}$的差别足够小。