最大期望是在概率模型中寻找参数最大似然估计、最大后验估计的算法，其中概率模型基于无法观测因变量。

最大期望算法通常用于机器学习、计算机视觉的数据聚类领域，其经过两个步骤的交替计算：

• 计算期望 E：利用对隐藏变量的现有估计值，计算最大似然估计值；
• 最大化 M：在计算期望上求得的 最大似然值计算参数值，并将其用于下一步期望计算中，过程交替进行。