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高斯混合模型（gmm）是一种统计模型，用于对复杂数据进行建模和分类。em算法是求解gmm参数的迭代算法。本文介绍了gmm的原理和em算法的推导，并给出了代码实现。

2022年10月6日 · 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）简称GMM，指多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布。高斯混合模型通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况，具体应用有聚类、密度估计、生成新数据等。

高斯分布是拟合随机数据最常用的模型。 单变量 x 的高斯分布概率密函数如下: \begin {equation} \textit {N} (x; \mu, \sigma) = \frac {1} {\sqrt {2\pi\sigma^2}}\exp\left [-\frac { (x-\mu)^2} {2\sigma^2}\right] \end {equation}\\ 其中. \sigma ^ {2} 是方差。 更一般的情况，如果数据集是d维的数据, 就可以用多变量高斯模型来拟合。

GMM估计包括一步(One-Step)和两步(Two-Step)的GMM。 两步估计的权重矩阵依赖于估计参数且标准差存在向下偏倚，并没有带来多大的效率改善且估计量不可靠，一步估计量尽管效率有所下降但它是一致的，因而在经验应用中人们通常使用一步GMM估计。

2014年2月14日 · 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。 高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。

高斯混合模型GMM. GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布. 高斯混合模型的概率分布为. 参数. 也就是每个子模型的期望、方差（或协方差）、在混合模型中发生的概率。 a simulation study： two-dimensional real-valued data x. K = 5. CAVI for a GMM：

How Gaussian Mixture Model (GMM) algorithm works — in plain English. Mathematics behind GMM. Implement GMM using Python from scratch.

单高斯模型是指，数据集内分布的点，只有一个 高斯分布 即可覆盖。 遵从如下概率分布函数， 这是最简单最理想的情况，实际情况却是，空间中一组点云，不可能一组高斯分布就能覆盖的，那么就需要多组高斯分布， 混合高斯分布 即由之而来，点在空间有疏有稀，不同高斯分布权重也不能一样，但所有权重值之和等于1，也就是下式中的ak。 为什么权重之和为1呢，因为它本质还是一个 概率密度分布函数，概率密度函数是指在概率密度曲线下方的面积，因此必然为1。 3.什么是 …

gmm上主要的风险或隐患有两个基本来源： 一是工作室或科技玩家有多次违规记录的清仓号。 这一类账号极其容易被追封，此外还容易遭到原区手动玩家的追杀；