參考：
從最大似然到EM算法淺解
EM算法的九層境界：Hinton和Jordan理解的EM算法
在EM算法的證明中，其實比較好理解，總結如下：
從最大似然估計出發 ====> 將隱變量暴露出來，寫出累加/積分的 形式 ===> 引入Q(z),表示隱變量z的概率密度函數
==> 對於log函數，利用 Jensen不等式的變形： f(E(x) >= E(f(x))，得到最大似然函數的下界
===> 對於log函數的Jenson不等式而言，只有當 X的變量取常量時，則可以不等式才能取到等號;
則得到等式；
以上的過程如下：
具體的計算過程如下：
固定好了Q(z),再去調整參數 Θ ，使得下界最大，如下圖所示：
收斂性的證明：見參考一或吳恩達的課程
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