# Estimators

Модуль, предоставляющий основную функциональность библиотеки $-$ алгоритмы оценки параметров смеси, а так же классы для их конфигурирования. Алгоритмы могут быть двух типов:

1. **Итеративные**

   Сами по себе образуют дерево шагов. Если пройти от корня до листа, то получим конкретный итеративный алгоритм.

2. **Прямые**

   Используют в основном методы численной оптимизации для оценки параметров. Так же не подразумевают наличие каких либо скрытых параметров.


По этому принципу данный модуль разделен на подмодули: iterative и Direct.


```{image} ../../_static/estimators.png
:alt: Select Parameters
:width: 800px
:align: center
```


## Классы

### BaseEstimator

Абстрактный класс для всех оценщиков параметров смеси.

- **Атрибуты**

- **Методы**

  - ***+ fit(X, MixtureModel): MixtureModel***

    Абстрактный метод, оценивающий параметры смеси распределений по выборке при известном $\mathcal{F}$



## Различные диаграммы

```{toctree}
:maxdepth: 2
:caption: Типы оценщиков:
:hidden:
:titlesonly:

direct
iterative
```