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. poj2528 线段树+离散化 (倒序)

    The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign h ...

  2. 玩转 sublime3 第二弹 ES6环境

    安装node: node作为JS的运行环境必须安装 文件下载:https://nodejs.org/dist/v6.11.4/node-v6.11.4-x64.msi 备注:可以去官网 https:/ ...

  3. Stochastic Gradient Descent

    一.从Multinomial Logistic模型说起 1.Multinomial Logistic 令为维输入向量; 为输出label;(一共k类); 为模型参数向量: Multinomial Lo ...

  4. express简介

    Express 是一个简洁而灵活的 node.js Web应用框架, 提供了一系列强大特性帮助你创建各种 Web 应用,和丰富的 HTTP 工具. 使用 Express 可以快速地搭建一个完整功能的网 ...

  5. SQL Server XML数据解析

    --5.读取XML --下面为多种方法从XML中读取EMAIL DECLARE @x XML SELECT @x = ' <People> <dongsheng> <In ...

  6. 关于java的自动拆装箱若干细节问题

    一.首先需要了解的几个前提: 1.自动装箱过程是通过调用valueOf方法实现的(如Integer.valueOf(10)),而拆箱过程是通过调用包装器的 xxxValue方法实现的(如Integer ...

  7. linux RPM软件包管理

    linux RPM软件包管理 目录 1.软件包的介绍 2.rpm包管理 3.rpm包管理前端工具 1.软件包的介绍 在我们在对软件包管理前,先对软件包有个很好的了解,这样更方便我们来对其进行管理. 软 ...

  8. CSS样式设置语法全解,样式优先级、值和单位、字体、文本、块级元素,行内元素,替换元素、非替换元素、display、float、position、table、li、光标、边距边框、轮廓、颜色背景

    全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) 一个demo学会css css选择器全解 css操作语法全解 CSS样式设置语法全解: 样式优先级 1. !important标记的样式 > 内联样式(sty ...

  9. Latex 去掉行号

    本文主要讲如何去掉Latex的行号 删除\modulolinenumbers删除所有\linenumbers 删除\usepackage{lineno,hyperref} modulolinenumb ...

  10. 机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM

    机器学习算法实践:Platt SMO 和遗传算法优化 SVM 之前实现了简单的SMO算法来优化SVM的对偶问题,其中在选取α的时候使用的是两重循环通过完全随机的方式选取,具体的实现参考<机器学习 ...