EM算法，高斯混合模型（GMM）

  目錄 1.EM算法 2、高斯混合模型（GMM） 3.GMM和k-means　　 1.EM算法 具體流程如下： 　　輸入：觀測變量數據Y，隱變量數據Z，聯合分佈P(Y, Z|θ)，條件分佈P(Z|Y, θ) 　　輸出：模型參數θ 　　1）選擇參數θ的初始值θ(0)，開始迭代 　　2）E步： 記θ(i)次迭代參數爲θ的估計值，在第i+1次迭代的E步，計算（基於當前求得的模型參數θ猜測隱變量的期望值

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