今天，我要介绍我们早就知道的一种分布，它叫做高斯分布。高斯分布在概率论中算是比较核心的一种分布了，而在机器学习中，高斯分布也随处可见，比如单高斯模型，高斯混合模型，高斯过程等等&#xff0…

https://blog.csdn.net/lin_limin/article/details/81048411 https://blog.csdn.net/farmwang/article/details/78699926 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a36a563e0102y2ec.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_a36a563e0102y2ec.html 为X,Y的相关系数！为0&…

最近在看高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM），涉及到高斯分布的参数。为此特意回顾了概率论的二维高斯分布的相关概念，并分析了参数对二维高斯分布曲面的影响。 1、多维高斯分布的概率密度函数 多维变量 X(x1,x2,...xn) X…

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…