EM（Expectation Maximization）算法是一种迭代最大化概率估计算法，通常应用于标注机器学习任务，能够改变不完备数据结构以及模型参数，被认为比其他常用机器学习算法更具可扩展、更有效的分析数据。
EM算法的优点是，由于其迭代优化机制，它可以在高维变量范围内进行概率转换，这使得复杂的数据模型变得更加模糊和通用；它可以有效地处理基于不完全观测数据进行估计的模型，克服了观测数据完备性这一限制；它还能够有效同步参数，从而降低计算代价。
然而，EM算法也有一些缺点。由于使用可调节的边界函数，它的估计结果具有局部极值的误差；在估计离散参数时，由于需要启发式寻找最佳参数组合，运行时间会变长。
总的来说，EM算法在机器学习任务中有广泛的应用，具有许多优点，但也有一些缺点，需要结合特定的情况来进行妥善选择与使用。
