En statistique, un algorithme de maximisation des attentes est une méthode itérative pour trouver des estimations de maximum de vraisemblance locale ou de maximum a posteriori de paramètres dans des modèles statistiques, où le modèle dépend de variables latentes non observées.
La maximisation des attentes est un algorithme classique qui peut être utilisé comme algorithme de clustering non supervisé.
En tant que procédure d'optimisation, c'est une alternative à la descente de gradient.
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