GMM是高斯混合模型的简称，是一种基于概率统计的模型。在机器学习中，GMM常用于聚类、异常检测等任务中。

GMM模型是由多个高斯分布组合而成的混合模型，每个高斯分布由其均值、方差和权重所确定。GMM的基本思想是，将数据集看做由多个高斯分布组成的混合分布，每个高斯分布对应着数据集中的一类数据。通过对数据进行聚类，可以确定每个高斯分布的均值、方差和权重，从而实现聚类的目的。

在异常检测中，GMM模型可以用来确定数据集中的异常点。具体方法是，通过GMM模型对数据集进行建模，然后计算每个数据点属于每个高斯分布的概率。如果某个数据点的概率极低，那么它很可能是一个异常点。

总之，GMM是一种十分实用的概率统计模型，具有广泛的应用价值。