混合模型的参数估计一直挺烧脑，是用两参数的威布尔分布搞多重混合的时候。不过最近翻到一份资源，讲的是怎么用EM 算法来做这事，而且还改进了一下，挺有意思。

开头先整了个以最大似然为目标的优化模型，主打就是求解两个威布尔分布叠加时的参数。原始 EM 算法你也懂，收敛慢，初始化还老是翻车，这里用贝叶斯随机分类来初始化参数，效果还不错，稳定多了。

最大化那一步呢，不再死磕解析解，而是用了径向基函数插值。这种方式对求解超越方程组挺友好，尤其是参数一多的时候，效率比传统方式高多了。而且文档里还贴了个实际案例，手把手教你怎么做估计，连公式都配好了。

如果你在搞寿命建模、可靠性，或者任何涉及混合分布的东西，这个改进版 EM 方法真的值得一试。不仅精度高，收敛也快，适合高维难调的场景。

哦对了，资源里还推荐了不少相关链接，像最大似然估计、遗传算法求参数那种，也都可以顺手看看，扩展一下思路。

如果你正头疼混合分布怎么估参，不妨看看这个资源，说不定就打开思路了。