最后还是选取一个朴素直接的名字,在此通过手算体会高斯的便捷和神奇。

Ref: The Matrix Cookbook

注意,这里的所有变量默认都为多元变量,不是向量就是矩阵。多元高斯密度函数如下:

  • 高斯的线性组合结果y还是高斯

期望答案很直接。

方差需要计算,注意其中的矩阵计算技巧,要记下来。

  • 高斯相乘还是高斯

如下计算用到了8.1.8。这里的tricky是8.1.8之后得到的结果虽然复杂,但

我们想尽办法做出z的分布,就是为了在之后的积分中直接干掉z,也便留下了我们需要的p(x)。

[Bayes] Why we prefer Gaussian Distribution的更多相关文章

  1. 一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布

    一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ ...

  2. 正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution)

    正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学.物理及project等领域都很重要的概率分布,在统计学的很多方面有着重大的影 ...

  3. UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION

    UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION Randomness is so present in our reality that we are used to ...

  4. 高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function)

    高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc= ...

  5. 广义逆高斯分布(Generalized Inverse Gaussian Distribution)及修正贝塞尔函数

    1. PDF generalized inverse Gaussian distribution (GIG) 是一个三参数的连续型概率分布: f(x)=(a/b)p/22Kp(ab−−√)xp−1e− ...

  6. 【翻译】拟合与高斯分布 [Curve fitting and the Gaussian distribution]

    参考与前言 英文原版 Original English Version:https://fabiandablander.com/r/Curve-Fitting-Gaussian.html 如何通俗易懂 ...

  7. 吴恩达机器学习笔记56-多元高斯分布及其在误差检测中的应用(Multivariate Gaussian Distribution & Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution)

    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 ...

  8. 吴恩达机器学习笔记53-高斯分布的算法(Algorithm of Gaussian Distribution)

    如何应用高斯分布开发异常检测算法呢? 异常检测算法: 对于给定的数据集

  9. 吴恩达机器学习笔记52-异常检测的问题动机与高斯分布(Problem Motivation of Anomaly Detection& Gaussian Distribution)

    一.问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 给 ...

随机推荐

  1. 2017-2018 ACM-ICPC, NEERC, Southern Subregional Contest, qualification stage (Online Mirror, ACM-ICPC Rules, Teams Preferred)

    题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/847/I I. Noise Level time limit per test 5 seconds mem ...

  2. 认识jQuery的Promise

    先前了解了ES6的Promise对象,来看看jQuery中的Promise,也就是jQuery的Deferred对象. 打开浏览器的控制台先. <script> var defer = $ ...

  3. Thirft框架快速入门

    Thrift介绍1.什么是thrift?thrift早期由facebook内部团队开发,主要用于实现跨语言间的方法调用,属于远程方法调用的一种,后开源纳入apache中,成为了apache thrif ...

  4. jdbc学习笔记

    知识概要: 1.JDBC简介 2.JDBC的编码步骤 3.JDBC中常用接口或类详解 4.JDBC中释放资源 5.JDBC进行CRUD 1.JDBC简介 JDBC:Java DataBase Conn ...

  5. (@WhiteTaken)设计模式学习——组合模式

    下面来学习一下组合模式. 组合模式概念是什么呢.从别的地方抄来了一些理论. 理论:将对象组合成树形结构以表示"部分-整体"的层次结构.Composite模式使得用户对单个对象和组合 ...

  6. 2017上海QCon之旅总结(上)

    本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的.这周去上海参加了QCon,第一次参加这样的技术会议,感受挺多的,所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下. 下面进入正题,从自己参加了的一些分享中挑 ...

  7. Git 工作流的正确打开方式

    前言 一直在使用git做版本控制,也一直工作很顺利,直到和别人发生冲突的时候.这才注意到git 工作流并不是那么简单.比如,之前遇到的清理历史.百度到的资料很多,重复性也很多,但实践性操作很少,我很难 ...

  8. Docker部属Nsq集群

    用一了段时间NSQ还是很稳定的.除了稳定,还有一个特别值的说的就是部署非常简单.总想写点什么推荐给大家使用nsq来做一些东西.但是就是因为他太简单易用,文档也比较简单易懂.一直不知道要写啥!!!!! ...

  9. Archlinux运行FlashTool

    首先,http://www.flashtool.net/index.php下载linux版的FlashTool,并且按照其说明在/etc/udev加入如下字段: SUBSYSTEM== »usb », ...

  10. Windows下MongoDB常用命令

    以下命令中的启动与暂停服务命令需要使用管理员身份运行cmd.exe,其他命令需要先cd到Mongodb安装目录的bin目录. 1.启动服务:net start [Mongodb服务名].示例: net ...