机器学习基础--math（15）--多元高斯分布

最新推荐文章于 2025-08-08 09:17:54 发布
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本文探讨了多元高斯分布在高维空间的表现形式，指出其并非简单地沿均值分布，而是呈现出围绕均值的复杂形态。这种分布特性与低维空间中的直观理解存在显著差异，为高维空间中的分类器设计带来了挑战。

多元高斯分布

　　在高维空间里，就是多元高斯分布
　　 例如在高维空间里，多元高斯分布并不是沿着均值分布，而是像一个扇贝形状围绕在均值附近，这和人们的主观感受完全不同。在低维空间中建立一个分类器并不难，但是当维度增加时，人类就很难直观的理解了。

统计机器学习-多元高斯分布
qq_43613793的博客
03-19 1079
多元高斯分布： 假设   y1,y3,...,ydy^1,y^3,...,y^dy1,y3,...,yd  分布独立，服从分布 N(0,1)N(0,1)N(0,1) 联合分布 y=(y1,y2,...,yd)y=(y^1,y^2,...,y^d)y=(y1,y2,...,yd) 服从分布 g(y)=∏j=1d12πe−(yj)22=1(2π)d2e−12yTyg(y)=\prod_{j=1}^d...
机器学习笔记之高斯分布(一)——使用极大似然估计计算最优参数
静静的学习就好
07-06 4167
本节将介绍一个在统计机器学习中占据重要地位的分布——高斯分布，并介绍使用极大似然估计计算高斯分布参数的最优结果。
多元高斯分布
zh915648053的博客
07-30 706
  分享两个讲多元高斯分布很不错的博客，希望对大家有帮助。 https://www.cnblogs.com/yan2015/p/7406904.html https://www.cnblogs.com/bingjianing/p/9117330.html
机器学习笔记 —— 多元高斯分布及使用多元高斯分布实现异常检测
M_zoneL的博客
08-19 875
当变量（特征）之间不再相互独立，具有一定的相关性时，总的概率就不能再是一个一个累乘起来，而是要考虑变量之间的相关性，即引入协方差矩阵。协方差是用来描述变量之间的相关性的。这里是百度百科上关于协方差和协方差矩阵的解释。   多元高斯分布大的公式： 其中，x ∈  ，μ ∈  ， Σ ∈  。 μ 是特征向量的均值，Σ 是协方差矩阵。 μ 和 Σ 的计算公式如下：  ...
Machine Learning第九讲[异常检测] --（三）多元高斯分布（选学）
小太阳~
05-17 3554
内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第九章内容的Multivariate Guassian Distribution(Optional)部分。 一、Multivariate Gaussian Distribution 对于某一算法，我们可以通过借助某些数字指标来衡量算法的好坏，仍旧以飞机引擎的例子来说： 假设有10000个正常的引擎，20个有瑕疵的引
多元高斯分布的边缘概率和条件概率
04-03 9122
多元高斯分布的边缘概率和条件概率。
MathML作业3：机器学习中的数学基础练习
从标签“MathML, 机器学习, 数学基础, 作业, HW3, ML, GitHub, ArataSuzuki, pdf, homework”可以看出，这份资料属于典型的学术性编程与理论结合的作业文档，广泛应用于高校或在线教育平台中通过GitHub进行代码与...
【大道至简】机器学习算法之EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解(附代码)---通俗理解EM算法。
尚拙的博客
10-25 2万+
通过上面的分析，我们终于可以总结一下EM算法啦！总的来说，EM算法分为E步和M步：（1）给参数θ即第0步赋初值；（2）如果是第一轮迭代，那么令θ=来计算Q函数；如果是>1轮迭代，则θ的值由上一次M步计算出的θ值决定。由于E步时θ已知，所以只需要计算Q，公式如下：也就是给定θ和已知的观测数据x的条件下，求一下隐变量z的条件概率。（3）根据E步计算出来的Q，按如下公式计算θ：也就是固定Q（z也固定）和已知的观测数据x，算一下θ。（4）重复（3）和（4）直至收敛。
19、机器学习中的概率分布
最新发布
q6r7s8t9的博客
08-08 22
本文详细介绍了机器学习中常见的概率分布，包括多元高斯分布、二项分布、多项分布、伯努利分布和类别分布。每种分布都有其特点和应用场景，并配有使用PyTorch实现概率、期望值和方差的代码示例。此外，还提供了选择合适概率分布的流程图，帮助读者快速定位所需分布。
19、机器学习中的概率分布全解析
08-03 37
本文深入解析了机器学习中的常见概率分布，包括多元高斯分布、二项分布、多项分布、伯努利分布和分类分布，详细阐述了它们的数学特性、应用场景及代码实现。同时，文章还总结了这些分布之间的关系，给出了概率分布在机器学习中的操作流程，并探讨了进一步的拓展方法，如混合分布和深度学习中的应用。通过具体示例和代码演示，帮助读者更好地理解和掌握这些核心概念。
【学习笔记】文生图模型——三、VAE原理篇
HanYMR的博客
03-14 3179
参考：论文、李宏毅老师视频、其他人写的文章
多元高斯分布全解析
noobiee的博客
10-23 3106
首先我们知道一元高斯分布是：N(x∣u,σ2)=12πσ2exp[−12σ2(x−u)2]N(x|u,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}exp[-\frac{1}{2\sigma^2}(x-u)^2]N(x∣u,σ2)=2πσ2​1​exp[−2σ21​(x−u)2], 拓展到高维时： N(x‾∣u‾,Σ)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp[−12(x‾−u‾)TΣ−1(x‾−u‾)]N(\overline x | \overline u, \Sigma)=
深度学习中的高斯分布
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-14 8844
高斯分布(Gaussian Distribution)又称正态分布(Normal Distribution)。高斯分布是一种重要的模型，其广泛应用与连续型随机变量的分布中，在数据分析领域中高斯分布占有重要地位。高斯分布是一个非常常见的连续概率分布。由于中心极限定理(Central Limit Theorem)的广泛应用，高斯分布在统计学上非常重要。
Stanford机器学习---第十一讲.异常检测
l281865263的专栏
06-26 2万+
之前一直在看Standford公开课machine learning中Andrew老师的视频讲解 https://class.coursera.org/ml/class/index 同时配合csdn知名博主Rachel Zhang的系列文章进行学习。 不过博主的博客只写到“第十讲 数据降维” http://blog.youkuaiyun.com/abcjennifer/article/detai
机器学习算法：多元高斯模型
人工智能讲师团
02-11 5583
本文结构如下： 1：多元正态分布及可视化 2：双高斯独立分布可视化 3：从零开始推导多元高斯分布 4：多元正态分布性质 5：高斯判别分析模型 6：高斯判别分析模型Demo 1： 多元正态分布及可视化 多元正态分布也叫多元高斯分布，这个分布的两个参数分别是平均向量  和一个协方差矩阵  其中： ，且是对称、半正定的。 若 ，则其概率密度是： 下面用python进行可视化多元正...
机器学习（十六）——多元正态分布（The multivariate normal distribution）
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qq_31589695的博客
05-15 4万+
原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes2.pdfn维的多元正态分布，也称为多元高斯分布，是用均值向量和协方差矩阵参数化的，其中Σ≥0是对称的和正半定的。也被写作，它的密度函数为在上面的方程中，“|Σ|”表示矩阵Σ的行列式。对于一个随机变量X分布的，均值是向量值随机变量Z的协方差定义为。这是一个实值随机变量方差的概念.协方差也可以定义为。(你应该...
理解神经网络中的目标函数
Alan Lee
06-04 1万+
译者注： - 本文翻译自 Lars Hulstaert 于 2017 年 11 月 4 日发表的文章 Understanding objective functions in neural networks。 - 文中括号或者引用块中的 斜体字 为对应的英文原文或者我自己注释的话（会标明「译者注」），否则为原文中本来就有的话。 - 文中的「我」均指原作者 Lars Huls...
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