Notas/Comentarios de Juan Ignacio Godino:
Si bien hay referencias anteriores que sugieren su potencial utilidad, ésta es la referencia fundamental que formaliza el algoritmo de Maximización de Expectativas (Expectation-Maximization -EM) y que proporciona una prueba de convergencia del mismo. El algoritmo EM es un enfoque ampliamente utilizado para el cálculo iterativo de estimaciones de máxima verosimilitud. Las situaciones en las que se puede aplicar el algoritmo EM incluyen datos incompletos, distribuciones truncadas, observaciones censuradas o agrupadas, y toda una variedad de situaciones en las que la incoherencia de los datos no es tan natural o evidente. El algoritmo EM es la base del entrenamiento de los modelos generativos de mezclas de Gaussianas, ampliamente utilizados en procesado de señal para modelar las funciones densidad de probabilidad subyacentes.