Краткое содержание

Рассмотрим следующую задачу. Вероятность рождения в странах [1,2,3,4] задаётся соответственно [a, b, c, d]. Это катеорическая задача. Предположим, что рост человека, принадлежащего к любой стране, имеет нормальное распределение. Задача состоит в том, чтобы отбирать образцы из общего распределения стран и ростов: $p(c,h) = p(c)p(h|c)$ Можно использовать смешанное распределение в качестве инструмента для моделирования этих сценариев, которые являются особым типом DGM. Не подскажете, где здесь проявляется ML, и как это считается методом машинного обучения?