菜鸟学概率统计——高斯分布

最新推荐文章于 2025-05-21 11:31:50 发布
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本文适合初学者，详细介绍了概率统计中的高斯分布概念，从定义到应用进行深入探讨，帮助菜鸟理解这一重要概率分布。

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常见概率分布-5-高斯分布（Gaussian distribution）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
04-22 3223
高斯分布是一个连续概率分布，它的概率密度函数以对称的钟形曲线（即著名的“正态曲线”）为特征。
朴素贝叶斯分类器
wenyusuran的专栏
05-21 7526
贝叶斯定理 贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率：       表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。       贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直
高斯概率分布：理论与实践
AI天才研究院
12-22 1074
1.背景介绍 高斯概率分布，也被称为正态分布，是一种连续型概率分布。它在许多自然现象和人工智能领域中都有广泛的应用，例如统计学、机器学习、数据科学、金融市场等。高斯分布是一种描述数据点紧密集聚在某个中心点的分布，其余部分数据点较为稀疏的分布。这种分布形状与坡度、山峰和尾部的结构非常稳定。 本文将从以下六个方面进行全面的介绍： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型...
人工智能入门：语音识别技术与应用
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2501_91624122的博客
05-21 919
语音识别（ASR）是人工智能的重要分支，通过将语音信号转换为文本信息，广泛应用于智能助手、语音输入法、智能家居等领域。其技术框架包括语音信号采集、预处理、特征提取、声学模型、语言模型和解码器。常用的特征提取方法有梅尔频率倒谱系数（MFCC）和滤波器组能量（FBank），声学模型则包括隐马尔可夫模型（HMM）和深度神经网络（DNN）等。语言模型如N-gram和神经网络语言模型（NNLM）用于生成自然语言文本，解码器则结合声学模型和语言模型生成最终文本。本文还介绍了使用Python实现简单语音识别的步骤，包括环
概率,概率分布,高斯分布,高维高斯分布
qq_38757779的博客
01-25 3235
高斯分布的理解, 它在低维和高维的形式。参考引用:1.高斯分布科普2.多维高斯分布是如何由一维发展而来的？3.高维高斯分布的简述4.深度理解概率分布函数和概率密度函数。
数学基础 -- 概率统计之高斯分布
sz66cm 学习随笔
09-11 4646
项目泰勒展开勒让德展开基于函数的导数勒让德多项式的正交性适用区间任意一点附近，尤其在aaa点附近−11[-1, 1]−11区间应用场景函数近似，局部线性化，物理和工程学中的小范围分析球谐分析，量子力学，电磁场中的球对称问题级数收敛性依赖于函数在展开点附近的光滑性与导数性质依赖于区间−11[-1, 1]−11上的函数特性优点在函数光滑时能够较好地逼近函数正交性保证了在一定区间内的良好逼近局限性可能在某些区域不收敛或逼近较差仅适用于固定区间，非球对称问题较少应用。
概率分布---高斯分布
weixin_33958366的博客
12-02 1425
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
菜鸟学概率统计——最大似然估计（MLE)
影 的专栏
10-10 3万+
参考：https://www.zhihu.com/question/20447622/answer/23902715 说的通俗一点啊，最大似然估计，就是利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值(模型已知，参数未知）。基本思想当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大，而不是像最小二乘估计法旨在得到使得模型能最好地拟
Matlab求解高斯分布的概率以及概率反解-使用erf相关函数
少安的砖厂
01-31 8504
参考：MATLAB Function Reference        菜鸟学概率统计——高斯分布 问题说明：已知变量服从高斯分布, 1.求解高斯分布的概率：已知门值变量gate的值，已知变量X>gate的概率。 2.高斯分布的分布概率反解：已知X>gate的概率pd，求解 门值变量gate。 解决方法：使用MATLAB程序仿真求解上述问题，使用的函数是Matlab自带的Error
菜鸟看论文——地面估计的研究趋势（一）
影 的专栏
10-10 822
参考：15.Ground Segmentation and Occupancy Grid Generation Using Probability Fields步骤：1.计算视差图（the Daimler Urban Segmentation dataset以及SGB算法2.计算v-视差图3.对v-视差图进行滤波：得到只含有一条斜线的v-视差图 （1）利用Sobel滤波器，加强水平边缘，减轻垂直边
高斯分布/概率分布总结
weixin_42887772的博客
07-14 2477
模型的EM训练过程，直观的来讲是这样我们通过观察采样的概率值和模型概率值的接近程度，来判断一个模型是否拟合良好。我们可以通过算法（EM，感知机）来用模型去拟合数据，随着模型的训练，模型参数在不断更新，在这个过程中就是在最大化每个样本的极大似然函数，本质上是在更新新的高斯分布的均值和方差，直到最后收敛，我们可以找到最合适的均值和方差了。如果有两个类别的数据，那么这两个类别的数据分布是不一样的，我们最终要求的是两个高斯分布分别的μ和o。取不同值的概率大小，u表示高斯分布的均值，o代表分布的标准差。...
数学基础--高斯分布详解
积木的笔记
12-24 3万+
正态分布（Normal Distribution），又名高斯分布（Gaussian Distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。约翰·卡尔·弗里德里希·高斯（Johann Carl Friedrich Gauss）是德国著名数学家、物理学家、天文学家、大地测量学家，他是近代数学奠基者之一，被认为是历史上最重要的数学家之一，并享有“数学王子”的美誉。他的头像也被印在以前德国的官方货币（德国马克 10 马克）上，如图 1 所示。
机器学习中的数学——常用概率分布（五）：高斯分布（Gaussian分布）/正态分布（Normal分布）
冯·诺依曼
10-03 2万+
实数上最常用的分布就是正态分布，也称为高斯分布： N(x∣μ,σ2)=12πσ2e−(x−μ)22σ2N(x|\mu,\sigma^2)=\sqrt{\frac{1}{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}N(x∣μ,σ2)=2πσ21​​e−2σ2(x−μ)2​ 其中： E[x]=μE[x]=\muE[x]=μ Var(x)=piσ2Var(x)=pi\sigma^2Var(x)=piσ2 正态分布由两个参数控制，μ∈R\mu\in Rμ∈R和σ
高斯分布（正态分布）详解
qq_37346140的博客
08-23 5万+
高斯分布的概念详解以及通俗易懂解释、实际应用等。
高斯分布&正态分布
YYY_77的博客
07-11 4万+
文章目录高斯分布定义高斯分布意义高斯分布的证明多元高斯分布 高斯分布又叫正态分布，是统计学中最重要的连续概率分布。研究表明，在物理科学和经济学中，大量数据的分布通常是服从高斯分布，所以当我们对数据潜在分布模式不清楚时，可以优先用高斯分布近似或精确描述。 遵循高斯分布的随机变量是假设在给定范围内的任何值，比如某小学学校学生的身高，它可以取任何值，但是会限制在0到2米范围内，这个限制是根据实际生活中强加的，但是在高斯分布中，没有随机变量这个范围限制，可以扩展到整个实数范围内，最终会得到一个很好的平滑曲线，这样的
算法之路--高斯分布（一）
qq_20073741的博客
06-10 8708
正态分布（英语：normal distribution）又名高斯分布（英语：Gaussian distribution），是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量。可以判断各种情况出现的概率，进而指导下一步的操作 随机变量是取值有多种可能并且取每个值都有一个概率的变量。它分为离散型和连续型两种，离散型随机变量的取值为有限个或者...
高斯分布
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03-04 5万+
从高斯分布到贝叶斯滤波高斯分布高斯分布概念高斯分布特性贝叶斯滤波 高斯分布 高斯分布概念 高斯分布（正态分布）是一个常见的连续概率分布。正态分布的数学期望值或期望值μ{\displaystyle \mu }μ 等于位置参数，决定了分布的位置；其方差σ2\sigma ^{2}σ2的开平方或标准差σ\sigmaσ 等于尺度参数，决定了分布的幅度。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟...
正态分布 高斯分布（数学）
仗剑走天涯
04-26 1万+
正态分布（Normal distribution)，也称高斯分布（Gaussian distribution） 目录 [隐藏] 1什么是正态分布 2正态分布的发展 3正态分布的主要特征 4正态分布的应用 5数据正态分布检验 Q-Q图[1] 6参考文献 [编辑] 什么是正态分布 　　正态分布是一种概率分布...
3、正态分布 / 高斯分布
manyuan4374的博客
05-13 2909
正态分布（Normal Distribution）和高斯分布（Gaussian Distribution）实际上是同一个概率分布的不同叫法。它们指的是同一种连续概率分布，这种分布在自然科学和社会科学的许多领域中都非常常见，因其钟形曲线而得名“钟形曲线”。正态分布的概率密度函数（Probability Density Function, PDF）由下式给出： 对称性：正态分布关于其均值 ( μ ) 对称，即均值、中位数和众数相同：在正态分布中，均值、中位数和众数都重合于 ( μ )。68-95-99.7 规则
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