高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
期望最大化（Expectation Maximization）算法简介和Python代码实现
期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。 在本文中将解释它是如何工作的，并使用python手写进行实现
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