一维对偶二分求解KL最小化

caglar_ee讲解了带单一线性期望约束的KL最小化问题：由于只有一个线性约束，可将约束优化化为一维对偶变量的凸优化问题，并用二分法求解。其最优后验满足 qₙ(yₙ, zₙ=k) ∝ p(yₙ, zₙ=k|xₙ)·exp(λₙwᵀyₙ)，对应均值和混合权重经过修正的高斯混合。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。