在机器学习领域，EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种经典的迭代优化方法，尤其适用于处理含有隐变量的概率模型。简单来说，它通过“期望”和“最大化”两个步骤不断逼近最优解。🧐

首先，在E步（Expectation Step）中，我们基于当前参数估计隐变量的分布，计算每个样本属于不同类别的概率。这一步就像是为数据点找到最可能的“归属地”。📍

接着是M步（Maximization Step），利用上一步的结果重新调整模型参数，使观测数据的似然函数最大化。这个过程就像在拼图游戏中逐步完善画面，直到拼出完整图案为止。🔄

通过反复执行这两个步骤，EM算法逐渐收敛到局部最优解。虽然不能保证全局最优，但其高效性和稳定性使其成为解决复杂问题的利器。💪

如果你觉得文字难以理解，不妨参考一些直观的图解资源，用图形展示迭代过程，你会发现EM算法其实并不复杂！💡

机器学习 算法解析 图解