混合高斯模型原理 混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和: 其中 . 定义事件 , 则 . 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本. 混合分布的均值为 方差为 计…

坐标转换–高斯投影 1. 什么是高斯投影 高斯投影是地球椭球面和平面之间的一种正行投影。属于等角横切椭圆柱投影。可以想象地球为一个椭球，将赤道面作为水平面，用一个同样水平放置的圆柱将该椭球套在内部，然后把椭球投影在圆柱面上&#xf…

先理解这个求导，再看CS229中吴恩达对mu,sigma求导

高斯混沌映射代码 clc;clear all;close all axis([0,1,-0.4,1]); x00.1;t800;M850; r0:0.002:1; [m,n]size(r); hold on for i1:n x(1)exp(-5*x0^2)-r(i); for j 2:Mx(j)exp(-5*x(j-1)^2)-r(i); end pause(0.1); plot(r(i),x,r.,Markersize,2); xlabel(r);ylabel(x); end高斯混…

Gaussian Distribution 基础概念： 似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。 最大似然估计：给定一个概率分布 D D D，一直其概率密度函数为 f D f_D fD​，以及一个分布参…

对曲面S上每点P，可作出它的单位法向量n，因为|n|1，所以把向量n的起点平行地移到原点O后，n的终点就是以在O点为球心的单位球面S2上的一点P，我们把这种点的映射 H：p映射p 称之为曲面S的高斯映射。 在高斯映射…

1、多维高斯分布的概率密度函数 多维变量 X ( x 1 , x 2 , . . . x n ) X(x_1,x_2,...x_n) X(x1​,x2​,...xn​)的联合概率密度函数为： 　　　　　　　 其中： 　　d：变量维度。对于二维高斯分布，有d2; 　　 u ( u 1 u 2 … u…

定义 先给出高斯混合模型的定义，高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型： (1) 其中，是系数，且，，而是高斯分布密度，，对于随机变量y是一维数据时， (2) 称为第k个分模…