Algoritma EM (Expectation-Maximization)

Algoritma Expectation-Maximization (EM) ialah prosedur pengoptimuman berulang untuk mencari anggaran kemungkinan maksimum (maximum likelihood) atau kemungkinan apriori maksimum (maximum a posteriori) bagi parameter dalam model statistik dengan pemboleh ubah laten atau data yang hilang. Diperkenalkan oleh Dempster, Laird, dan Rubin dalam kertas kerja mercu tanda mereka pada tahun 1977, EM berselang-seli antara mengira kemungkinan log data lengkap yang dijangka (langkah-E) dan mengoptimumkannya terhadap parameter (langkah-M), menjamin kemungkinan yang tidak berkurangan secara monoton pada setiap lelaran.