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EM算法是一种迭代算法，传说中的上帝算法，俗人可望不可及。用以含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计
EM算法定义
输入：观测变量数据X，隐变量数据Z,联合分布\(P(X,Z|\theta)\)
输出：模型参数\(\theta\)
(1)选择初始模型参数\(\theta^{(0)}\)，开始迭代
(2)E步：记\(\theta^{i}\)为第i次迭代参数\(\theta\)的估计值，计算在第i次迭代的期望$$Q(\theta,\theta^{(i)}) = E(logP(x,z|\theta)|x,\theta{(i)}))=\int_zlogp(x,z|\theta)p(z|\theta{(i)})$$
(3)M步：求使\(\theta^{(i+1)} = Q(\theta,\theta^{(i)})的最大值\)
(4)重复第(2)步和第(3)步
EM算法几点说明
(1)参数的初值可以任意选择，但需注意EM算法初始是敏感的
(2)E步求\(Q(\theta,\theta^{(i)})\),Q函数种的Z是为观测数据，X是观测数据，\(Q(\theta,\theta^{(i)})\)中的第一个变元表示要极大化的参数，第二个变元表示参数的当前估计值，每次迭代实际在求Q的极大值
(3)给出停止迭代的条件，一般是对较小的正数\(\xi_i,\xi_2\),若满足\(||\theta^{(i+1)} – \theta^{(i)} < \xi_i||或||Q(\theta^{(i+1)},\theta^{(i)})-Q(\theta^{(i)},\theta^{(i)})|| < \xi_2\)
EM算法推导
由于log函数为凹函数，则$$L(\theta) \geq \int_zlog\frac{p(x,z|\theta)}{p(z|\theta{(i)})}p(z|\theta{(i)})dz$$
由于减式后面与模型参数\(\theta\)无关，\(P(z|\theta^{(i)})是已知的\)，所以只需关注减式前面的式自，令$$Q(\theta,\theta{(i)})=\int_zlogp(x,z|\theta)p(z|\theta{(i)})$$
和算法定义中的步骤(2)相同，将原L的优化问题转换为求原问题下界\(Q(\theta,\theta^{(i)})\)的最大值
因此，任何可以使\(Q(\theta,\theta^{(i)})\)增大的\(\theta\)都可以使\(L(\theta)\)增大,为了使\(L(\theta)\)有尽可能的增长，选择使\(Q(\theta,\theta^{(i)})\)达到最大，即$$\theta^{(i+1)} = argmaxQ(\theta,\theta^{(i)})$$
EM算法收敛性
定理1：\(设P(x|\theta)为观测数据的似然函数，\theta^{(i)}为EM算法得到的参数估计序列，P(x|\theta^{(i)})为对应的似然函数序列，则P(x|\theta^{(i)})单调递增\)
定理2：\(设L(\theta) = logP(x|\theta)为观测数据的似然函数，\theta^{(i)}为EM算法得到的参数估计序列，L(\theta^{(i)})为对应的似然函数序列\)
(1)\(如果P(x|\theta)有上界，则L(\theta^{(i)})收敛到某一值L^*\)
(2)\(在函数Q(\theta,\theta^{(i)})与L(\theta)满足一定条件下，由EM算法得到的参数估计序列\theta^{(i)}的收敛值\theta^*是L(\theta)的稳定值\)
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