GMM和EM

高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）

利用高斯分布构建高斯模型，拟合真实数据的分布。

期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法

有些时候我们的模型中，除了参数 ωω 外，还会包含另外的变量，而这个变量的值是未知的，我们称之为 隐变量 。

从上文中，我们知道目标函数是关于参数 ωω 的一个函数 object function=f(ωω|Y) , 如果模型中增加了额外的未知参数 θθ ，目标函数就可以改写成：

()¶object function=f(ωω,θθ|Y)

比如在IRT模型中，除了项目参数 ωω 外， 学生能力参数 θθ 也是未知的，这时学生能力参数可以看做是隐变量。