IMG_2029(20220115-125312).JPG IMG_2027(20220115-125311).JPG IMG_2028(20220115-125312).JPG IMG_2031(20220115-125312).JPG IMG_2030(20220115-125312).JPG 还是之前的思路：初学任何的新东西，理清问题、解决思路和逻辑发展关系最重要，具体的算法细节可以慢慢在实践中加深。
写在前面：这部分的核心内容就是概率中的联合概率、条件概率和边缘概率之间的关系、极大似然估计，机器学习的部分只是利用数据学习出服从那个分布的模型，然后进行求解预测。（比如说模型可以为Gaussion Mixture Moded的极大似然函数，求解的计算方法是EM） 学习的过程是：服从伯努利分布的混合模型利用“隐含变量（状态）”求解，从而引入了“EM”，到"高斯混合模型"利用EM去解模型，再到…
