EM算法+混合高斯模型
在補ml基礎的時候，突然感覺自己對於EM算法有些遺忘，所以在這裏再回憶一下，順便再學一下老師提過好多次的混合高斯模型 EM算法 簡單解釋，分爲E步estimation和M步maxmization兩步 這裏直接用兩個例子記性解釋 例子來源 知乎-人人都懂EM算法 例子1 混合高斯模型 來源：詳解em算法與高斯混合模型 理論上，混合高斯模型的概率密度函數曲線可以是任意形狀的非線性函數。
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