上篇主要介绍了贝叶斯分类器，从贝叶斯公式到贝叶斯决策论，再到通过极大似然法估计类条件概率，贝叶斯分类器的训练就是参数估计的过程。朴素贝叶斯则是“属性条件独立性假设”下的特例，它避免了假设属性联合分布过于经验性和训练集不足引起参数估计较大偏差两个大问题，最后介绍的拉普拉斯修正将概率值进行平滑处理。本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的EM算法。

8、EM算法

EM（Expectation-Maximization）算法是一种常用的估计参数隐变量的利器，也称为“期望最大算法”，是数据挖掘的十大经典算法之一。EM算法主要应用于训练集样本不完整即存在隐变量时的情形（例如某个属性值未知），通过其独特的“两步走”策略能较好地估计出隐变量的值。

• 8.1 EM算法思想
• 8.2 EM算法数学推导
• 8.3 EM算法流程