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高斯混合模型 - 知乎
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）是指为单一高斯概率密度函数的延伸，用多个高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化变量分布，是将变量分布分解为若干基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）分布的统计模型。
如何简单易懂的解释高斯混合（GMM）模型？ - 知乎
网上太多讲解例子，反而看的人云里雾里，我用自己的理解，旨在用最少的公式，用最短的时间来理解GMM。讲解不足之处，还望指正。 1 概述 高斯混合模型给出了一些点被分配到每个簇（Cluster）的概率，给出这些点的概…
在变分自编码器中引入高斯混合模型的主要目的是为了克服普通自编码器中的过拟合现象吗？ - 知乎
通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同分布的情况（或是同一类分布但参数不同），理论上GMM可实现任意分布的拟合 [161-163]，因此本文采用高斯混合模型获取机组监测指标概率密度的解析形式。
一文详解高斯混合模型原理 - 知乎
文本的最后还分析了高斯混合模型了另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下， K-means算法 可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 1 什么是高斯分布？
为什么高斯模型混合模型（GMM）理论上可以拟合任意形状的概率分布呢？ - 知乎
GMM混合了多个高斯分布，用来拟合那些单峰的高斯分布无法拟合的分布，理论上，GMM可以用来拟合任意分布。 大多数人能想到的最容易的混合方式就是直接线性组合，事实上，GMM也是这么做的，为了保证GMM的概率取值仍介于0-1，为每一个高斯分布分配的系数值
混合高斯模型（GMM）在隐马尔可夫模型（HMM）的实际应用中，有什么联系和作用？ - 知乎
混合高斯模型（GMM）在隐马尔可夫模型（HMM）的实际应用中，有什么联系和作用？ 看到一些博客在HMM应用中提到了混合高斯分布状态数目，但又在李航的《统计学习方法》和周志华的《机器学习》书中没有找到相关的描述。
EM算法的收敛性如何证明？ - 知乎
应用广泛：EM算法可以应用于多种包含隐变量的概率模型，如混合高斯模型、隐马尔可夫模型等。 保证收敛：EM算法可以保证似然函数是单调递增的，最终收敛到局部最优解。 4 3 局限性 局部最优：EM算法只能保证收敛到局部最优解，无法保证找到全局最优解。
什么情况下适合用高斯混合模型呢？高斯混合模型有什么优势？ - 知乎
什么情况下适合用高斯混合模型呢？ 高斯混合模型有什么优势？ 相比其他模型它有什么优势？ 望举例 遇到怎样的问题或数据特征时用高斯模型比较合适？ 刚学这个模型比较懵 显示全部 关注者 14 被浏览
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