Expectation-Maximum（EM算法）

EM算法原理： 首先它是解决含隐变量（latent variable）情况下的参数估计问题，而求模型的参数时一般采用最大似然估计，由于含有了隐含变量，所以对似然函数参数求导是求不出来的，虽然通过梯度下降等优化方法也可以求解，但如果隐变量个数太多，将会带来指数级的运算。不过我们能知道在隐变量能观察到的情况下，最大似然法很简单，或者在知道参数的情况下，计算它的期望值也很容易。那么自然而然可以想到： 1

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