这篇博客主要整理的是指数族分布高斯分布首先当然是高斯分布（Gaussian distribution），也叫正态分布（normal distribution）。这是最著名也是最常用的分布了。用均值和方差可以描述高斯，下图为高斯分布。高斯分布在机器学习中应用十分广泛。一般情况下，我们往往假设数据符合高斯分布。比如，当数据符合高斯分布时，最大似然和最小二乘法等价。当数据分布比较复杂，高斯分布不足以描述
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2023-11-24 14:56:41
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Gaussian Distribution（宝可梦属性分类----二元分类）
先介绍一下高斯函数，这里u 表示均值，Σ 表示方差，两者都是矩阵matrix，那高斯函数的概率密度函数则是： 同样的Σ，不同的u，概率分布最高点的地方是不一样的。如果是同样的u，不同的Σ，概率分布最高点的地方是一样的，但是分布的密集程度是不一样的。那接下来的问题就是怎么去找出这个Gaussian，只需要去估测
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2023-09-17 07:28:33
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# 高斯分布图及其Python实现
高斯分布，又称为正态分布，是统计学中最重要的分布之一。它在自然科学、社会科学等多个领域都有广泛的应用。本文将探讨高斯分布的基本特征，并通过Python代码示例展示如何绘制高斯分布图。同时，我们将使用Mermaid语法创建序列图和状态图，以帮助理解相关概念。
## 高斯分布简介
高斯分布的概率密度函数为：
\[
f(x) = \frac{1}{\sqrt
原创
2024-09-25 08:05:03
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# 高斯分布图与Python
高斯分布，又称为正态分布，是统计学中最重要的概率分布之一。它在许多自然现象中普遍存在，例如人的身高、智商等。高斯分布的图形呈现为一个对称的钟形曲线，具有特殊的数学性质。在这篇文章中，我们将演示如何使用Python绘制高斯分布图，并展示其相关的状态图和时序图。
## 什么是高斯分布
高斯分布由以下概率密度函数（PDF）给出：
\[
f(x) = \frac{1
## 教你绘制多个高斯分布图
在数据分析与可视化中，高斯（正态）分布是一个重要的概念。今天，我们将会学习如何使用Python绘制多个高斯分布图。这个过程相对简单，我们将分为几个步骤进行。
### 整体流程
我们可以将绘制多个高斯分布图的流程概括为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------
# 混合高斯分布图的Python绘制
在统计学和机器学习中，混合高斯分布是一种常用的模型，用于处理聚类、异常检测和密度估计等问题。混合高斯分布可以看作是多种高斯分布的组合，每个高斯分布表示数据的一个聚类。本文将介绍如何使用Python绘制混合高斯分布，并提供代码示例。
## 什么是混合高斯分布？
混合高斯分布的主要思想是，通过多个高斯分布的叠加来模拟复杂的数据分布。每个高斯分布都有自己的均值
一，一维高斯分布 N（μ，δ2） 二，多维高斯分布v=[x,y]T。 图2.1 图2.2注意：这两种图的区别。2.1图是二维高斯分布的各采样点的分布，这些点是二维分布的高斯点，通过点的疏密才能看出分布概率的大小。2.2图是二维高斯分布点和点的概率分布图，通过高度就可以看出分布在各点的概率分布，但是这个图也是二维高斯分布的描述。所以说，符合SGM分布的二维点在平面上应该近
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2023-06-10 20:10:28
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1.EM算法介绍E：Expection，期望步，利用估计的参数，来确定未知因变量的概率，并利用其来计算期望值。M：Maximization，最大化，使用最大似然法更新参数值，使E步中期望值出现的概率最大。例如网上较多的硬币例子，可以先估算硬币正反面参数A，但是无法获知隐变量B（无法知道某一次实验选择哪一枚硬币），因此可以分别计算每次试验选择了某一枚硬币的概率，也就是说计算了隐变量B的概率。明确了隐
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2023-10-15 22:13:49
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# Python大数画高斯分布图教程
## 一、整体流程
下面是实现"Python 大数 画高斯分布图"的整体流程：
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相关库 |
| 2 | 生成高斯分布数据 |
| 3 | 绘制高斯分布图 |
接下来，我将详细向你介绍每一步需要做的事情以及相应的代码。
## 二、导入相关库
首先，我们需要导入一些常用的库，包括`
原创
2023-11-16 18:05:32
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## Python绘制多维高斯分布图
在数据科学和机器学习领域，理解数据的分布特征是相当重要的。多维高斯分布（或正态分布）是描述多元随机变量的重要工具。它在许多实际问题中，包括图像处理、金融分析等都有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python绘制多维高斯分布图，并结合代码示例进行详细讲解。
### 什么是多维高斯分布？
多维高斯分布是对具有多个随机变量的正态分布的推广。对于一个具有两个变量
# Python如何绘制高斯分布图
## 简介
高斯分布图是用来可视化高斯分布（也称为正态分布）的概率密度函数的一种方法。高斯分布是统计学中最常见的分布之一，由于其形状呈钟形曲线，被广泛应用于数据分析和机器学习中。
在本文中，我们将使用Python来绘制高斯分布图。我们将使用`matplotlib`库来进行数据可视化，并使用`scipy`库来生成高斯分布的概率密度函数。
## 准备工作
在开
原创
2023-08-21 05:20:24
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这一章开始，我们将进入到Guassian Mixture Model (GMM) 的学习。而为什么要学习GMM 呢？这是因为单峰分布已经不能准备的反映数据的分布了。正如下面的一个分布： 对于如上的数据分布来说，如果强行用单峰的Guassian Distribution 来表示这个分布，显然是可以的。但是，很明显是不合适的。会造成较大的误差，不能较好的表示整个数据的分布特征。1 模型介绍1.1 从几
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2023-12-15 11:47:19
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1、简介 正态分布（Normal Distribution），又名高斯分布（Gaussian Distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 约翰·卡尔·弗里德里希·高斯（Johann Carl Friedrich Gauss）是德国著名数学家、物理学家、天文学家、大地测量学家，他是近代数学奠基者之一，被认为是历史上最重要的
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2024-01-17 19:45:24
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为
在二维空间定义为
其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)是机器学习中一种常用的聚类算法，本文介绍了其原理，并推导了其参数估计的过程。主要参考Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》。以粗体小写字母表示向量，粗体大写字母表示矩阵；标量不加粗，大写表示常数。1. 高斯分布高斯分布(Gaussian
高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为 在二维空间定义为 其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重
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2023-10-05 07:56:59
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Python绘制高斯分布图像文章目录Python绘制高斯分布图像一、需求介绍二、第一个任务三、第二个任务四、readme文件一、需求介绍我们这里旨在使用Python来绘制图像
原创
2022-10-25 02:48:16
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看极化SAR影像时看到矩阵服从复高斯分布，不明白是什么于是查了查。正态分布又叫高斯分布 X~(μ,σ2) , μ为期望（均值），σ2为方差 遥感影像常认为服从正态分布，横坐标是影像灰度级变化，纵坐标为各灰度级像元数占整幅影像像元数的百分比，也就是对应的概率密度。复高斯分布可认为是Z=X+iY中，X,Y同时满足高斯分布，也就是复数满足高斯分布。该原理的数学基础参考下面文章高斯变量和复高斯变量基础复高
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2023-12-08 18:05:51
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参考文献：Pattern Recognition and Machine Learning Published by Springer | January 2006https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/pattern-recognition-machine-learning/简介在第二章中将专门研究各种概率分布以及其关键特性。在这
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2023-11-16 15:36:31
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高斯分布（Gaussian distribution）：又名正态分布（Normal distribution），也称“常态分布” 一维正态分布函数： 卡尔曼滤波（Kalman filtering）：一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estima
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2023-12-14 18:39:11
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