EM算法是为了解决存在隐变量时，如何求解模型参数的问题。该求解算法主要分为两步：1.求解隐变量的期望。2.根据观测变量和隐变量，使用极大似然估计求解模型参数。EM算法的求解可以看作坐标下降法。

    EM算法的执行步骤：
    首先初始化模型参数，然后迭代执行如下步骤

    1. 根据模型参数和观测数据，求解隐变量的期望
    2. 根据隐变量和观测数据，求解模型参数

    不断迭代直到隐变量和模型参数不发生变化。