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EM： 用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的 极大似然估计、或极大后验概率估计
EM 是一种迭代算法 每次迭代分两步： E步，求期望； M步， 求极大值。
概率模型， 有时含有 观测变量(observable variable), 也可能含有隐变量(hidden variable), 或者潜在变量(latent variable)。
都是观测变量的话，给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数，
含有隐变量的话， 就要用EM.