Answers:
从：
Xu L和Jordan Jordan MI（1996）。 高斯混合EM算法的收敛性。神经计算 2：129-151。
抽象：
我们证明了参数空间中的EM阶跃是通过投影矩阵P从梯度获得的，并且为矩阵提供了一个明确的表达式。
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特别地，我们表明，可以通过将梯度与正的树突矩阵预乘来获得EM步骤。我们为矩阵提供一个明确的表达式...
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也就是说，EM算法可以看作是可变度量梯度上升算法...
这就是说，本文提供了将EM算法显式转换为梯度上升，牛顿，拟牛顿的方法。
来自维基百科
还有其他一些方法可以找到最大似然估计，例如梯度下降，共轭梯度或高斯-牛顿法的变化。与EM不同，此类方法通常需要评估似然函数的一阶和/或二阶导数。
不，它们不是等效的。尤其是，EM收敛要慢得多。
如果您对EM的优化观点感兴趣，请访问 本文中您将看到EM算法是更广泛的算法类别（近点算法）的特例。