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).…

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/ 我们将用整个第二章来研究各种各样的概率分布以及它们的性质.然而,在这里介绍连续变量一种最重要的概率分布是很方便的.这种分布就是正态分布(normal distribution)或者高斯分布(Gaussian distribution).在其余章节中(事实上在整本书中),我们将会经常用到这种分布.…

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响力. 若随机变量X服从一个数学期望为μ.标准方差为σ2的高斯分布,记为: X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为 正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度.因其曲线呈钟形,因此人们又常常称之为钟形曲线.我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布(见右图中绿色曲…

UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION Randomness is so present in our reality that we are used to take it for granted. Most of the phenomena which surround us have been generated by random processes. Hence, our brain is very good at recognise these…

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=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高) size:int or tuple of in…

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−(ax+b/x)/2,x>0 Kp(⋅):表示二阶(second kind)的修正的贝塞尔函数(modified Bessel functions),p 表示索引,其两个参数 a,b≥0 3. 修正的贝塞尔函数的性质 对称性:Kr(μ)=K−r(μ) 递推关系:Kr+1(μ)=2rμKr(μ)+Kr…

参考与前言 英文原版 Original English Version:https://fabiandablander.com/r/Curve-Fitting-Gaussian.html 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process?: https://www.zhihu.com/question/46631426/answer/1735470753 如何通俗易懂地介绍 Gaussian Process? - 蒟蒻王的回答 - 知乎 A Visual Exploration of Gau…

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,因此创造出一个比较大的判定边界. 下图中是两个相关特征,洋红色的线(根据ε 的不同其范围可大可小)是一般的高斯分布模型获得的判定边界,很明显绿色的X 所代表的数据点很可能是异常值,但是其…

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…

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. 给定数据集…