EM算法中，E表示什么？M表示什么？公式是什么？

在EM算法中，E表示Expectation（期望），M表示Maximization（最大化）。EM算法是一种迭代优化算法，用于解决含有隐变量的概率模型的参数估计问题。

EM算法的公式如下：

1. 初始化模型参数。
2. E步（Expectation Step）：根据当前的参数估计，计算隐变量的后验概率或期望。
3. M步（Maximization Step）：通过最大化完全数据的对数似然函数来更新模型参数。
4. 重复执行E步和M步直到收敛。

具体来说，EM算法的迭代步骤如下：

E步骤：
计算在当前参数估计下隐变量的后验概率或期望。这通常涉及计算完全数据的对数似然函数关于隐变量的条件概率分布或期望。

M步骤：
通过最大化完全数据的对数似然函数关于模型参数的期望来更新模型参数。这涉及求解最优化问题，可以使用各种优化方法，如梯度下降或牛顿法。

重复执行E步和M步直到收敛：
通过反复执行E步和M步，不断更新参数，直到算法收敛为止。

EM算法的核心思想是通过迭代优化来逐步提高参数估计的准确性，尤其在模型含有隐变量或缺失数据的情况下非常有用。