EM演算法及其理解
1. EM演算法是求解含有隱變數的極大似然估計引數的迭代演算法。
2. 極大似然估計可以用梯度下降法求解，但是如果概率分佈中含有隱變數的時候，先求和再求log，再求導很難。
3. 對於每一輪的迭代，先找到當前函式的一個下界函式，如果我們找到讓下界函式達到最大的引數，那麼這個引數也一定能讓原函式增大；選取的這個下界函式有著很好的性質：先求log在求和，這樣就比較好求導。
4. 理解這裡的隱變數：
混合高斯分佈：對於每個樣本而言，隱變數指的是樣本來自於哪一個高斯分佈；
拋硬幣：假設有3枚硬幣，分別記做A，B，C。這些硬幣正面出現的概率分別是π,p和q。進行如下擲硬幣實驗：先擲硬幣A，根據其結果選出硬幣B或C，正面選B，反面選硬幣C；然後投擲選重中的硬幣，出現正面記作1，反面記作0；獨立地重複n次；觀測變數Y，至於結果來自於B還是C無從得知，我們設隱變數Z來表示來自於哪個變數；
5. 推導：http://lanbing510.info/2015/11/12/Master-EM-Algorithm.html
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