EM算法--二维高斯混合模型(GMMs)
参考文章 http://blog.163.com/baolong_zhu/blog/static/196311091201421185531966/ 《统计学习方法》 李航 EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结出，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation);M步，求极
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