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机器学习强基计划7-4:详细推导高斯混合聚类(GMM)原理(附Python实现)

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机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法,不依赖于现有库,可以大大加深对算法的理解。

🚀详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)


1 高斯概率密度


本文转载自: https://blog.csdn.net/FRIGIDWINTER/article/details/128062761
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