Какой алгоритм машинного обучения используется для восстановления плотности вероятности?

Тут могут использоваться методы, основанные на моделях Гауссовых смесей (Gaussian Mixture Models, GMM). Это вероятностные модели, которые предполагают, что все точки данных генерируются из смеси конечного числа распределений Гаусса с неизвестными параметрами.

Так, данный алгоритм машинного обучения может присвоить каждой выборке Гауссово распределение, к которому она, скорее всего, принадлежит.

#машинное_обучение