似乎 MLE（通过 EM）被广泛用于机器学习/统计中，以学习混合高斯的参数。我假设我们从混合物中获得随机样本。

我的问题是：就样本数量（可能还有高斯参数）而言，误差是否存在任何已证实的定量界限？

例如，将参数估计到一定误差所需的运行时间是多少？

理想情况下，这些界限不会假设我们从最佳解决方案的本地邻域或任何此类事情开始。（如果 EM 不是首选方法并且有更好的方法，请同时指出这一点。）