我来自机器学习背景我也在网上学过几门课程。但即使在我做过的课程中，我也从未听过太多关于或从未见过的事。它们实际上是什么？任何人都可以给我一个简单的想法。我知道它们是概率模块更多的生成算法。
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我经常使用高斯混合模型。 Gamma混合模型是相同的，但使用Gamma分布代替高斯分布。
混合模型的每个算法用于获得随机变量的概率函数。 而不是假设一个sinple分布，例如高斯分布： p（x）= G（均值，方差）
他们假设一个更通用的模型，在高斯混合模型的情况下，您假设您的数据是由简单分布的组合生成的，例如：
P（X）= G（mean1，variance1）+ G（mean2，variance2）+ ... + G（meanN，varianceN）
高斯混合模型算法获得mean1，...，meanN和variance1，...，varianceN
的值