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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多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution）在机器学习和统计学中扮演着重要的角色，尤其是在描述多维数据的分布特性时。利用PyTorch，我们可以方便地实现和运用多元高斯分布。以下是与多元高斯分布相关的一个备份及恢复过程的详细记录，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法。
### 备份策略
我们首先设计了一个备份策略，包括定期备份
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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2024-10-28 18:16:43
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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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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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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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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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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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卷积和高斯卷积图片的类型二值化图灰度图彩色图为什么使用卷积？卷积的定义卷积的计算边缘填充边缘填充的作用边缘填充的方式几种特殊的卷积核带来的效果高斯振铃现象如何解决振铃现象--高斯内核（模板）高斯函数的定义高斯模板的性质噪声高斯噪声椒盐噪声高斯滤波&中值滤波总结 卷积图片的类型二值化图 （Binary）灰度图 （Gray Scale）彩色图（Color）二值化图二值化图每一个像素值不是1就
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2024-01-29 10:05:26
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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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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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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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协方差矩阵对于一维随机变量直接用方差即可衡量随机变量x与其期望E(x)的偏离程度，对于多维随机变量X，需要用一个矩阵来表示偏离程度，矩阵的对角线是每个维度自己的方差，对角线以外表示不同的维度之间的协方差，所以协方差矩阵是实对称矩阵。协方差矩阵的计算公式所以有如下性质：如果随机向量Y=PX，其中X，Y为随机向量，P为矩阵（方阵）也就是多元高斯分布一元高斯分布概率密度函数如下：多元高斯分布为：具体推导
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2024-01-12 11:03:37
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我们知道生活中的很多现象，比如身高体重的分布，都满足高斯分布 (正态分布)。而高斯混合模型，则是通过多个高斯分布的叠加，实现对数据集的拟合。高斯分布如果学过概率论，我们知道高斯分布的公式如下： 生活中的很多现象，比如身高，都近似一种高斯分布：考虑一个问题，如果有一组数据，其中包括男性和女性的身高，比起使用一个高斯分布，使用两个高斯分布拟合的效果是不是更好呢？然而，我们只知道数据集，并不知道分布的参
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2024-01-15 03:27:42
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# 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 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
# 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
