GMM模型与EM算法 --> 聚类 -> 无监督机器学习[参考](https://www.bilibili.com/video/BV1Zm4y1G7r4?p=8&vd_source=88bceb64b89804ec0cf90b2e004bf688 "参考")
一、单个高斯分布GM的估计参数
1.1 高斯分布
结果趋近于正态分布
每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的
高斯分布的似然函数
X1-XN 全部发生的总概率为:
二、混合高斯模型GMM参数估计
人群中随机选出 10000 个人来，测量他们的身高男女身高虽然都服从高斯分布，但是方差均值不同假设男 N(u1，o1) 女 N(u2，o2)能否估计 u1 o1? u2 o2?
2.1 GMM混合高斯分布
