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。