EM-algoritmen

Forventningsmaksimeringsalgoritmen (EM) er en iterativ optimaliseringsprosedyre for å finne maksimum likelihood- eller maksimum a posteriori-estimater av parametere i statistiske modeller med latente variabler eller manglende data. Introdusert av Dempster, Laird og Rubin i deres landemerkeartikkel fra 1977, veksler EM mellom å beregne den forventede log-likelihooden for komplette data (E-trinn) og maksimere den med hensyn til parameterne (M-trinn), noe som garanterer en monoton ikke-synkende likelihood ved hver iterasjon.