机器学习：GMM高斯混合模型

1、统计学模型

统计学习的模型有两种，一种是概率模型，一种是非概率模型。

所谓概率模型，就是指我们要学习的模型的形式是P(Y|X)，这样在分类的过程中，我们通过未知数据X可以获得Y 取值的一个概率分布，也就是训练后模型得到的输出不是一个具体的值，而是一系列值的概率（对应于分类问题来说，就是对应于各个不同的类的概率），然后我们 可以选取概率最大的那个类作为判决对象（算软分类soft assignment）。

而非概率模型，就是指我们学习的模型是一个决策函数Y=f(X)，输入数据X是多少就可以投影得到唯一的一个Y，就是判决结果 （算硬分类hard assignment）。