ガウス混合モデルは、確率分布を複数のガウス成分の重み付き和として表します。MLE法は、観測データの尤度を最大化することで、これらの成分のパラメータ（平均、分散、混合係数）を推定するために適用できます。期待値最大化（EM）アルゴリズムは、成分の割り当てを表す隠れた（潜在）変数を扱うことができるため、GMMにおけるMLEの実行によく使用されます。
HCIP-AI EI Developer V2.5 からの正確な抜粋:
「EMアルゴリズムを通じて実装されたMLEは、ガウス混合モデルのパラメータを推定するために一般的に使用されます。」参考文献：HCIP-AI EI開発者V2.5公式学習ガイド - 章：ガウス混合モデル