EM算法+混合高斯模型

在补ml基础的时候，突然感觉自己对于EM算法有些遗忘，所以在这里再回忆一下，顺便再学一下老师提过好多次的混合高斯模型 EM算法 简单解释，分为E步estimation和M步maxmization两步 这里直接用两个例子记性解释 例子来源 知乎-人人都懂EM算法 例子1 混合高斯模型 来源：详解em算法与高斯混合模型 理论上，混合高斯模型的概率密度函数曲线可以是任意形状的非线性函数。

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