for cls, (grad_class, grad_mu, grad_sigma) in \ zip(range(self.n_class), self.m_step(posterior)): self.class_prob[cls] += 1e-3 *grad_class self.mus[cls] += 1e-3 * grad_mu self.vars[cls] += 1e-3 * grad_sigma这段代码的作用

这段代码主要作用是更新高斯混合模型的参数，其中：

- self.n_class：高斯混合模型的类别数；
- posterior：后验概率，即每个样本属于每个类别的概率；
- grad_class：每个类别的梯度，用于更新类别概率；
- grad_mu：每个类别的均值梯度，用于更新均值；
- grad_sigma：每个类别的方差梯度，用于更新方差。

具体来说，对于每个类别，代码中使用了梯度下降法来更新类别概率、均值和方差。其中，1e-3是学习率，用于控制参数更新的步长。更新后的参数将用于下一轮迭代。