Expectation Maximization，EM演算法是帶有隱變數的概率模型引數的極大似然估計（MLE為給定引數，觀測資料出現/生成的可能性），
如下為《統計機器學習》中對應EM演算法的筆記，
E步：（期望步）求Q函式（上一輪引數固定，模型引數為變數的函式），即期望（原始似然函式的下界）
M步：（極大步）求Q函式的區域極值
通過迭代法逐步逼近原始似然函式的解
EM演算法本質是，有隱變數的似然函式的MLE，通過計算Q函式，得到似然函式的下界，然后最大化下界這一迭代程序，來優化引數，
Q函式本身是一個條件期望， EM演算法就在E步求期望，M步最大化它，
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