Complete-Data Log-Likelihood
観測データと潜在変数(ラベル)の両方をセットにした「完全データ」のもとでの対数尤度。潜在変数が既知であれば対数の中に和が現れないため、パラメータを閉じた形で推定できる。EMアルゴリズムではこの量の期待値(Q関数)を最大化することでM-stepを定式化する。
「潜在ラベルΔ_iが既知のとき、log の中に和が消えて扱いやすくなる完全データ対数尤度」
「完全データ対数尤度の期待値がQ関数であり、M-stepで最大化される」