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?(
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2024-08-08 15:37:31
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高斯分布不必赘述，这里记录个有意思的东西，即从高斯分布和贝叶斯理论出发看曲线拟合（即选择参数w）。 首先假设我们使用多项式拟合曲线，根据泰勒展开的方法，我们可以用有限项多项式在一定精度内拟合任何曲线。w（或者说计算损失函数）。主要原因为：残差和存在互相抵消问题，残差绝对值之和难于简练表达计算，而最小二乘法使用的残差平方和表达
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2024-04-12 10:19:05
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在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。1， 标准高斯函数高斯函数标准型：$f(x) = \frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{x^2}{2}}$这个函数描述了变量 x 的一种分布特性，变量x的分布有如下特点：Ⅰ， 均值 = 0Ⅱ， 方差为1Ⅲ， 概率密度和为12， 一元高斯函数一般形式一元高斯函数一般形式：$f(
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2023-07-30 20:47:05
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一、多元高斯分布：一元高斯分布的概率密度函数如下所示：而如果我们对随机变量X进行标准化，用对上式进行换元，可得：此时我们可以说随机变量服从一元标准高斯分布，其均值，方差，概率密度函数为：1.1 多元标准高斯分布多元标准高斯分布的概率密度函数是由（2）导出的 且：我们称随机向量，即随机向量服从均值为零向量，协方差矩阵为单位矩阵的高斯分布1.2 多元高斯分布对于普通的随机向量，和其每个随机变量且彼此不
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2024-01-24 15:57:51
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高斯那些公式
已知 D 维向量 x，其高斯概率分布为：
N(x|μ,Σ)==1(2π)D/21|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))1|Σ|(2π)D−−−−−−−√exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))
显然默认 x 是一个列向量
还需注意的是，当传递进去的是样本矩阵 X（以行为样本） 而不是列向量 x，则在计算指数部分时，
-1/2*sum(X/S
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2016-10-29 13:06:00
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高斯那些公式 已知 D 维向量 x，其高斯概率分布为：N(x|μ,Σ)==1(2π)D/21|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))1|Σ|(2π)D−−−−−−−√exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))
显然默认 x 是一个列向量还需注意的是，当传递进去的是样本矩阵 X（以行为样本） 而不是列向量 x，则在计算指数部分时，-1/2*sum(X/Sigma .* X, 2)
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2016-10-29 13:06:00
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多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些优势也有一些劣势，它能捕获一些之前算法检测不出来的异常一个例子：为什么要引入多元高斯分布使用数据中心监控机器的例子，有两个features,x1:CUP Load, x2:Memory Use.将这两个features当做高斯分布来进行建模，如上图所示。假如在测试集中有一个如图上方的绿色的样本，它的x1的值约
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2023-11-14 21:21:11
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还是对计算机的监测，我们发现CPU负载和占用内存之间，存在正相关关系。CPU负负载增加的时候占用内存也会增加：
假如我们有一个数据，x1的值是在 0.4 和 0.6 之间，x2的值是在 1.6 和 1.8 之间，就是下图中的绿点：
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2024-02-23 11:33:21
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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?(
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2023-10-20 22:42:01
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%matplotlib inline#format the book
import book_format
book_format.set_style() 简介上一篇文章中的技术非常强大，但它们只适用于一个变量或维度。它们无法表示多元数据，例如狗在野外的位置和速度。位置和速度是相互关联的，而我们永远不应该丢弃信息。在本文中，我们将学习如何从概率的角度来描述这种关系，并获得明显更好的滤波器性能。 多
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2023-10-07 12:57:16
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让我们回到小球检测的栗子，在一元高斯分布下，我们只使用了色相值这一个性质。然而，颜色其实是用多个维度来定义的。比如，在HSV模型下，除了色相值还有饱和度（Saturation）和亮度（Value）。而我们通常使用的三原色光模式（RGB模型）将颜色表示成红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的叠加。如果我们用RGB值来表示一个颜色，怎样表示我们栗子中的小球呢？我们将图片中所有像素点的RGB值用散点图的形
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2019-08-23 21:46:00
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# 使用 Python 拟合高斯分布的完整指南
高斯分布（也称为正态分布）是统计学中最重要的分布之一。学习如何在 Python 中进行高斯分布拟合是数据分析及机器学习中的关键步骤。在本教程中，我将逐步教你实现这一目标。
## 工作流程
以下是实现高斯分布拟合的大致步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 生成或加载
原创
2024-10-20 05:35:32
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# Python高斯分布拟合科普文章
高斯分布，也被称为正态分布，是统计学中一种非常重要的分布类型。它的形状呈现为一个钟形曲线，大部分数据集中在平均值附近，随着离平均值的距离增加，数据出现的概率逐渐降低。上学时我们经常画的成绩分布图就符合高斯分布的特性。
在数据科学和机器学习领域，理解高斯分布及其拟合方法显得尤为重要。本文将带你一探高斯分布的奥秘，通过Python示例代码教你如何进行高斯分布拟
# 如何用Python拟合高斯分布
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下整个拟合高斯分布的流程。这里我们可以用一个表格展示出每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 生成符合高斯分布的随机数据 |
| 3 | 使用拟合函数拟合数据 |
原创
2024-03-10 03:41:48
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图1：mutilmodel distribution data 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连续概率分布函数，它描述了一种围绕某个单值聚集分布的随机变量。生活中，各种各样的心理学测试分数和物理现象比如光子计数都被发现近似地服从高斯分布。同时，高斯分布也是统计学以及许多统计测试中最广泛应用的一类分布。中心极限定理表明
改进神经网络的学习方法（下）权重初始化创建了神经网络后，我们需要进行权重和偏差的初始化。到现在，我们一直是根据在第一章中介绍的那样进行初始化。提醒你一下，之前的方式就是根据独立的均值为0，标准差为1的高斯随机变量随机采样作为权重和偏差的初始值。这个方法工作的还不错，但是非常 ad hoc，所以我们需要寻找一些更好的方式来设置我们网络的初始化权重和偏差，这对于帮助网络学习速度的提升很有价值。结果表明
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2024-08-01 17:45:55
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# Python 多元联合高斯分布
## 引言
多元联合高斯分布（Multivariate Normal Distribution）是多变量统计学中一种重要的概率分布。它是由多个变量共同决定的，广泛应用于机器学习、统计推断以及数据分析等领域。本篇文章将介绍多元联合高斯分布的基本概念、性质，以及如何使用Python进行相关计算，最后提供一些实例代码。
## 1. 多元联合高斯分布的概念
多元
# 多元高斯分布及其在图像处理中的应用
## 引言
多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution），又称为多维正态分布，是描述多维随机变量的一种概率分布。在数据分析和机器学习领域，多元高斯分布被广泛应用于数据建模、分类和聚类等任务。本文将介绍多元高斯分布的基本概念，并通过Python代码示例展示其在图像数据处理中的应用。
## 多元高斯分布的定义
多元
# 如何实现 Python 多元高斯分布的最大似然估计（MLE）
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要实现多元高斯分布最大似然估计的情况。现在有一位刚入行的小白开发者向你求助，他不知道如何实现这个任务。在本文中，我将向你展示如何一步步实现 Python 多元高斯分布的最大似然估计。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程，我们可以使用以下表格来展示每个步骤：
| 步骤
原创
2024-04-06 04:05:13
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# Python计算多元高斯分布
多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution）是统计学中一种重要的概率分布，它是高维空间中随机变量的一种分布方式。多元高斯分布的一个显著特点是，其联合分布呈现出对称的钟形曲线，且各维度之间可能存在相关性。在许多机器学习和统计模型中，多元高斯分布是基础的构建模块。本文将探索如何使用Python计算多元高斯分布，并通过代码示例来
