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−(ax+b/x)/2,x>0
  • Kp(⋅):表示二阶(second kind)的修正的贝塞尔函数(modified Bessel functions),p 表示索引,其两个参数 a,b≥0

3. 修正的贝塞尔函数的性质

  • 对称性:Kr(μ)=K−r(μ)
  • 递推关系:Kr+1(μ)=2rμKr(μ)+Kr−1(μ)
  • K12(μ)=K−12(μ)=π2μ−−√exp(−μ)

广义逆高斯分布(Generalized Inverse Gaussian Distribution)及修正贝塞尔函数的更多相关文章

  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. 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= ...

  4. 广义线性模型(Generalized Linear Models)

    前面的文章已经介绍了一个回归和一个分类的例子.在逻辑回归模型中我们假设: 在分类问题中我们假设: 他们都是广义线性模型中的一个例子,在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族. 指数分布族(The E ...

  5. UNDERSTANDING THE GAUSSIAN DISTRIBUTION

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

  6. 广义线性模型(Generalized Linear Model)

    广义线性模型(Generalized Linear Model) http://www.cnblogs.com/sumai 1.指数分布族 我们在建模的时候,关心的目标变量Y可能服从很多种分布.像线性 ...

  7. 【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 ...

  8. 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 ...

  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. OC学习篇之---Foundation框架中的NSDictionary类以及NSMutableDictionary类

    今天来看一下Foundation框架中的NSDictionary类,NSMutableDictionary类,这个和Java中的Map类很想,OC中叫字典,Java中叫Map,还有字典是无序的,这个和 ...

  2. 页面中如何引用外部的HTML(四种方法)

    页面中如何引用外部的HTML(四种方法) 一.总结 一句话总结:a.iframe标签        b.ajax引入代码片段        c.link import的方法导入        d.re ...

  3. thinkphp模型事件(钩子函数:模型中在增删改等操作前后自动执行的事件)

    thinkphp模型事件(钩子函数:模型中在增删改等操作前后自动执行的事件) 一.总结 1.通过模型事件(钩子函数),可以在插入更新删除等前后执行一些特定的功能 2.模型事件是写在模型里面的,控制器中 ...

  4. [慕课笔记]mongodb入门篇

    一:对mongodb有一个系统的完备的了解,只有概念清楚了,才能更好的使用 二:学会mongodb数据库的搭建 首先:了解如何部署数据库的服务 搭建简单的单机服务到搭建具有冗余容错功能的复制集再到搭建 ...

  5. php面试题9(看的时候就应该随手截图做笔记的)

    php面试题9(看的时候就应该随手截图做笔记的) 一.总结 看的时候就应该随手截图做笔记的 二.php面试题9 一.选择题:1.下面哪个表达式不能将两个字符串$s1 和$s2 串联成一个单独的字符串? ...

  6. 【C++竞赛 E】xxx和yyy的旅行

    时间限制:1s 内存限制:32MB 问题描述 有n个城市和m条双向铁路.对于任意两个不同的城市x和城市y,两个城市之间有双向铁路,否则有双向公路,通过任意一条直达公(铁)路花费一小时.城市x与城市y存 ...

  7. [tmux] Handle history in tmux sessions

    In this lesson, we'll look at how to manage your history between tmux sessions, and ensure that your ...

  8. php实现栈的压入、弹出序列(**)(算法步骤)(画图)

    php实现栈的压入.弹出序列(**)(算法步骤)(画图) 一.总结 1.算法步骤:一定要把算法步骤写下来,要不然太浪费时间了,尤其是思维不清晰的时候,尤其是题目有难度的时候,不然的话也非常容易出现低级 ...

  9. Android studio在Refresh gradle project卡死,附解决办法

    首先打开android studio项目 找到项目目录gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties这个文件 你会看到 #Wed Apr 10 15:27:10 PD ...

  10. js匿名自执行函数

    匿名自执行函数:没有方法名的函数闭包:闭包是指有权访问另一个函数作用域变量的函数: 通过一个实例来解释: 从网上找到了一个案例,使用了for循环.匿名自执行函数.setTimeout. 案例1: va ...