最后还是选取一个朴素直接的名字,在此通过手算体会高斯的便捷和神奇。

Ref: The Matrix Cookbook

注意,这里的所有变量默认都为多元变量,不是向量就是矩阵。多元高斯密度函数如下:

  • 高斯的线性组合结果y还是高斯

期望答案很直接。

方差需要计算,注意其中的矩阵计算技巧,要记下来。

  • 高斯相乘还是高斯

如下计算用到了8.1.8。这里的tricky是8.1.8之后得到的结果虽然复杂,但

我们想尽办法做出z的分布,就是为了在之后的积分中直接干掉z,也便留下了我们需要的p(x)。

[Bayes] Why we prefer Gaussian Distribution的更多相关文章

  1. 一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布

    一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ ...

  2. 正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution)

    正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及project等领域都很重要的概率分布,在统计学的很多方面有着重大的影 ...

  3. UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION

    UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION Randomness is so present in our reality that we are used to ...

  4. 高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function)

    高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc= ...

  5. 广义逆高斯分布(Generalized Inverse Gaussian Distribution)及修正贝塞尔函数

    1. PDF generalized inverse Gaussian distribution (GIG) 是一个三参数的连续型概率分布: f(x)=(a/b)p/22Kp(ab−−√)xp−1e− ...

  6. 【翻译】拟合与高斯分布 [Curve fitting and the Gaussian distribution]

    参考与前言 英文原版 Original English Version:https://fabiandablander.com/r/Curve-Fitting-Gaussian.html 如何通俗易懂 ...

  7. 吴恩达机器学习笔记56-多元高斯分布及其在误差检测中的应用(Multivariate Gaussian Distribution & Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution)

    一.多元高斯分布简介 假使我们有两个相关的特征,而且这两个特征的值域范围比较宽,这种情况下,一般的高斯分布模型可能不能很好地识别异常数据.其原因在于,一般的高斯分布模型尝试的是去同时抓住两个特征的偏差 ...

  8. 吴恩达机器学习笔记53-高斯分布的算法(Algorithm of Gaussian Distribution)

    如何应用高斯分布开发异常检测算法呢? 异常检测算法: 对于给定的数据集

  9. 吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布(Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution)

    一.问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 给 ...

随机推荐

  1. Java 浅拷贝和深拷贝的理解和实现方式

    Java中的对象拷贝(Object Copy)指的是将一个对象的所有属性(成员变量)拷贝到另一个有着相同类类型的对象中去.举例说明:比如,对象A和对象B都属于类S,具有属性a和b.那么对对象A进行拷贝 ...

  2. SQL Server XML数据解析

    --5.读取XML --下面为多种方法从XML中读取EMAIL DECLARE @x XML SELECT @x = ' <People> <dongsheng> <In ...

  3. MXBridge - 插件式JS与OC交互框架

    概述 MXBridge,提供一个插件式的JavaScript与Objective-C交互的框架,通过JavaScriptCore实现,插件式扩展Obejctive-C接口以供JavaScript调用. ...

  4. 浅谈oracle树状结构层级查询测试数据

    浅谈oracle树状结构层级查询 oracle树状结构查询即层次递归查询,是sql语句经常用到的,在实际开发中组织结构实现及其层次化实现功能也是经常遇到的,虽然我是一个java程序开发者,我一直觉得只 ...

  5. 【网络爬虫入门04】彻底掌握BeautifulSoup的CSS选择器

    [网络爬虫入门04]彻底掌握BeautifulSoup的CSS选择器 广东职业技术学院  欧浩源 2017-10-21 1.引言 目前,除了官方文档之外,市面上及网络详细介绍BeautifulSoup ...

  6. 【CSS】伪类和伪元素选择器

    伪类 基于当前元素所处的状态或具有的特性,用于设置元素自身的特殊效果. a:link  规定所有未被点击的链接: a:visited  匹配多有已被点击过的链接: a:active  匹配所有鼠标按下 ...

  7. 从canvas理解面向对象

    前言 据说在编程语言的发展过程中,面向对象语言的出现是为了解决GUI编程的问题而出现的.计算机一开始是用纸带,命令行等来和人进行交互,而图形界面的出现是一次重大的改进,使普通人很容易就能使用计算机. ...

  8. python中sys.exit()和os._exit(0)退出程序

    python中退出程序的两种方法,0为默认状态,可以为空,两者均会退出当前运行的程序,os._exit(0)中的0不能省略 sys.exit(0):可以捕获SystemExit异常,然后做相应的清理工 ...

  9. Volley图片加载并加入缓存处理(转自http://blog.csdn.net/viewhandkownhealth/article/details/50957024)

    直接上代码  两种方式 ImageView 和NetworkImageView 如有问题或者好的建议.意见 欢迎大家加入技术群(群号: 387648673 ) 先自定义全局Application 获取 ...

  10. 使用 Prometheus + Grafana 对 Kubernetes 进行性能监控的实践

    1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 ...