极大似然估计与EM算法：
详解EM算法与混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)_林立民爱洗澡-CSDN博客 https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411
GMM（高斯混合模型）以及简单实现_zjm750617105的专栏-CSDN博客 https://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/5243029
成分数的选择
在一个GMM里，BIC(Bayesian Information Criteria)准则是一种有效的成分数确定方法。注意，如果使用一个Variational Bayesian Gaussian mixture, 可以避免指定GMM的成分数。
AIC准则
AIC准则是由日本统计学家Akaike与1973年提出的，全称是最小化信息量准则（Akaike Information Criterion）。它是拟合精度和参数个数的加权函数： AIC=2（模型参数的个数）-2ln（模型的极大似然函数）
BIC准则
AIC为模型选择提供了有效的规则，但也有不足之处。当样本容量很大时，在AIC准则中拟合误差提供的信息就要受到样本容量的放大，而参数个数的惩罚因子却和样本容量没关系（一直是2），因此当样本容量很大时，使用AIC准则选择的模型不收敛与真实模型，它通常比真实模型所含的未知参数个数要多。BIC（Bayesian InformationCriterion）贝叶斯信息准则是Schwartz在1978年根据Bayes理论提出的判别准则，称为SBC准则(也称BIC)，弥补了AIC的不足。SBC的定义为： BIC = ln(n)(模型中参数的个数) - 2ln(模型的极大似然函数值)
【sklearn第十九讲】高斯混合模型_python_wong2016的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/wong2016/article/details/81057023
二维高斯分布（Two-dimensional Gaussian distribution）的参数分析_林立民爱洗澡-CSDN博客 https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81024228
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