高斯联合概率分解与推断

最新推荐文章于 2025-08-14 14:05:18 发布
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#机器学习

博客聚焦高斯推断，指出其中最重要的结论是2.53b，围绕信息技术领域的高斯推断相关内容展开。

高斯推断

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最重要的结论是2.53b
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燎原之心
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高斯推断（联合高斯概率密度函数，分解与推断）
走走走走走走你
08-30 4759
对于⼀对服从多元正态分布的变量 (x, y)，可以写出它们的联合概率密度函数： 根据Bay's rule，，能不能得到条件概率和边缘概率的高斯分布？ 高斯推断告诉我们是可以的！ 是左边被拆分成两个部分的形式，因此努力方向是怎么对左边进行差分 根据舒尔补理论：舒尔补理论Schur Compliment，这简单理解就是一个矩阵分解的方法 两边求逆： 我们只需关注高斯分布的指数部分，代入上式： 这样指数部分就被拆分为两个部分的和，实际可以理解为 与单个变量的多...
使用高斯混合模型拟合二元联合概率分布，以及拟合其中一个变量的概率分布，且条件概率分布
oneself的博客
07-11 1265
其中△就是向量x和向量u之间的马氏距离，Σ是x的协方差矩阵，马氏距离表示数据的协方差距离，一种有效计算两个未知样本相似度的方法。 如果协方差是单位矩阵，则马氏距离等于欧式距离目前的问题：xa以及给定xa的条件下xb服从的分布是是什么？推导：xa的分布推导：构造xa和x之间的关系，即xa=(Im,0n)x，xa可以由x线性表示则xa服从高斯分布，均值ua=(Im,0)u，协方差矩阵=（Im,0）Σ（（Im,0）转置）。构建xb的分布也同理。给定xa的条件下xb的分布p(xa|xb)：构建x(a|b)和xb，x
条件联合分布的分解
lizz2276的博客
12-08 7070
前言 有挺长一段时间没有更新博客了，一方面是学校期末考试，后来又看了一些很基础的编程数学思想的东西（《程序员的数学》第一卷），大多数东西都在之前的学习和使用中都有注意到，所以没有什么特别值得更新的。这次看到了卷2《程序员的数学2——概率统计》发现之前在概率论的学习过程中，忽略了一些比较重要的东西，这边就来记录一下，如果有写的不对和写得不好的地方，请各位看官老爷帮忙指出~ 正文 这次主要介绍的是多个随机变量之间的关系，主要涉及联合概率，边缘概率，条件概率这三种关系，还有一个利用他们之间关系导出的非常重要
概率无向图模型联合概率分布P(Y)计算示例 — 完整演示因式分解过程
彬彬侠的博客
12-11 1313
本文通过一个简单的概率无向图示例，完整演示无向图模型的因式分解过程，并详细说明了计算过程。1.图结构的最大团决定分解形式。2.势函数捕捉最大团内的依赖关系。3.归一化因子Z是通过所有可能组合的势函数值总和计算得到的。4.通过势函数值，可以直接计算每种Y的联合概率。
HMM分解联合概率
qq_51011530的博客
03-08 569
它基于马尔可夫假设（Markov Assumption），可以用于推导 HMM 相关的概率计算，比如。下面我来详细解释这个分解的逻辑以及它的数学依据。这个公式是 HMM 计算中的核心，特别是在。后，生成剩余观测数据的概率。
高斯分布4——联合概率分布
方悔读书迟
04-02 8613
x满足多维高斯分布，y是x的线性组合加上噪声
高斯马尔科夫随机场模型进阶：掌握边缘概率与贝叶斯推断
[高斯马尔科夫随机场模型进阶：掌握边缘概率与贝叶斯推断](https://i0.hdslb.com/bfs/article/da649e101af7c3394fc43e0c220a5115341180494.png) # 摘要 本文全面阐述了高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型及其在信号...
基于高斯过程的非平稳音频分析与NMF联合推断
该文件标题为“nmf的matlab代码-nonstationary-audio-gp:非平稳音频分析的端到端概率推断”，其核心内容围绕一种新型的概率建模框架——高斯时频分析与非负矩阵分解（NMF）结合的联合模型（GT-NMF），用于处理非平稳...
17、概率分布中的高斯分布、共轭性与指数族
最新发布
tensor9flow的博客
08-14 78
本文详细介绍了概率分布中的核心概念，包括高斯分布的性质与应用、共轭先验的计算优势以及指数族的统一建模框架。通过这些概念的结合，探讨了它们在机器学习、统计推断等领域的广泛应用，并提供了实际案例分析和不同分布之间的关系梳理。
7、常见概率分布与线性高斯系统详解
time3的博客
06-15 64
本文详细介绍了常见的单变量概率分布，包括拉普拉斯分布、贝塔分布和伽马分布，并探讨了它们的性质与应用场景。随后，深入解析了多元高斯分布的定义、协方差矩阵类型、马氏距离及其在边缘分布和条件分布中的应用。最后，文章聚焦于线性高斯系统，通过实例展示了如何利用高斯分布的贝叶斯规则进行有噪声观测下的未知变量推断，涵盖缺失值插补和传感器融合等实际问题。
高斯推断推导
奉现的博客
08-01 335
高斯推断
数学-机器学习-基础-概率-高斯分布
ALexander_Monster的博客
05-17 1345
二 数学基础-概率-高斯分布 2.1 思维导图简述 数学基础-高斯分布思维导图 2.2 内容 2.2.1 高斯分布的最大似然估计 A 已知 数据条件：xix_{i}xi​是p∗1维p*1维p∗1维的列向量，代表一组数据。XXX是N*p维矩阵，表示N组数据。 高斯分布： 一维高斯分布（以一维高斯分布为例） 多维高斯分布 B 求最大似然估计MLE C 解 D 收获 最大似然估计MLE: maximum likelihood estimation，由高斯提出，R.A Fisher发扬光大。 MLE
【概率论】联合分布
melon_sama的博客
11-12 1万+
联合分布 部分公式是自己推导的，有不对的地方请说出来 QAQ 离散随机变量 假设 XXX 和 YYY 是定义在同一样本空间上的离散随机变量，它们的联合频率函数是 p(xi,yi)=P(X=xi,Y=yi)p(x_i, y_i) = P(X=x_i, Y = y_i)p(xi​,yi​)=P(X=xi​,Y=yi​)。 PX(x)=∑ip(x,yi)P_X(x) = \sum_i p(x, y_i)PX​(x)=∑i​p(x,yi​)​ 为 XXX​ 的边际频率函数，PYP_YPY​ 的定义类似。 连续随
机器学习笔记之高斯分布(四)基于高斯分布的推断问题介绍
静静的学习就好
11-20 1187
本节将介绍高斯分布相关的推断问题。
统计学习——联合概率分布
热门推荐
qq_39636214的博客
12-16 1万+
什么是联合概率分布 联合概率 联合概率表示为包含多个条件并且所有的条件都同时成立的概率，记作 P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b) 或 P(a,b)P(a,b)P(a,b)，有的书上也习惯记作P(ab)P(ab)P(ab)1 联合概率分布 联合概率分布就是联合概率在样本空间中的分布情况。下面是百度百科上的定义： 联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机变量的...
【贝叶斯分析③】高斯推断和鲁棒推断
qq_32464407的博客
07-31 944
  高斯分布是一个非常简单而有用的分布，一方面是因为高斯分布数学上分析起来是否简单。另一个原因可能是中心极限定理（CLT），大致是说当样本数足够多时，样本均值会呈正态分布。 我们可以用高斯分布来对某一观测指标的分布进行建模，高斯分 布的两个参数均值、标准差的先验可以用均匀分布、半正态分布。   # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np im...
【机器学习】主题模型（一）：条件概率、矩阵分解
weixin_30401605的博客
11-04 524
两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让搜索更加智能化。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法，其克服传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。 关键词：主题模型 技术领域：搜索技术、自然语言处理 ******************************...
高斯分布3——边缘概率与条件概率
方悔读书迟
04-01 3736
一、推导过程: 二、结果： 边缘分布 x1,x2 各自依然服从 μi，写反差矩阵 Σii 的多元高斯分布； 条件概率分布 给定 xj 求 xi 的分布： μi|j=μi+ΣijΣ−1jj(xj−μj) Σi|j=Σjj−ΣTijΣ−1iiΣij ...
贝叶斯推断
颹蕭蕭
04-23 1842
先验概率，后验概率，似然函数，边际似然
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