高斯混合模型简介

首先简单介绍一下，高斯混合模型（GMM, Gaussian Mixture Model）是多个高斯模型的线性叠加，高斯混合模型的概率分布可以表示如下：

$$P(x)=\sum_{k=1}^K \alpha_k \phi (x; \mu_k, \Sigma_k)[......]

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一、Logistic 回归原理分析

目标函数（sigmoid函数）：

$$p(y=1|x;\theta)=h_\theta(x)=\frac{1}{1+\exp(\theta^Tx)}$$

这里的 $\theta$ 是模型参数，也就是回归系数，$\sigma$ 是sigmoi[......]

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