原文：多维高斯概率密度函数对协方差矩阵求导
没有字，全是图，居然因为字数不够不让发首页，只能来凑字数了 在模式识别与机器学习中，高斯函数，特别是多维的高斯函数占着非常重要的地位。而其中高斯函数对均值和协方差矩阵的求导尤为重要，因为在用ML MAP 或者其他方法计算最优值的时候，都会用到高斯函数的求导。虽然对均值求导的过程以及形式在很多博客中都有，但是对协方差矩阵求导的推导甚至是形式都寥寥无几。所以这里我把其简易版的推导以及最后的形式给出， ...
2016-11-09 22:08 1 9292 推荐指数：
相关推荐
^{2}}{2})$ 一个高斯分布只需线性变换即可化为标准高斯分布，所以只需推导标准高斯分布概率密度的积分。由： $\ ...
多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导 (Derivation of the Multivariate/Multidimensional Normal/Gaussian Density) 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji ...
概率只是不确定性的量化。 其实连续型随机变量的概率分布和离散型随机变量的概率分布类似。 离散型随机变量的概率分布是每个离散变量的概率。 连续型随机变量的概率分布是将一段区间看成一个整体考虑其概率分布，不断细化区间其概率最终构成一个函数即为概率密度函数。 分布函数即是积分从负无穷到指定值 ...
转自：点击 1.似然与概率区别 似然L：在给定样本x时，哪个参数θ使得x出现的可能性最大； 密度函数f：在给定参数θ的时候，x出现的可能性多大。 下面这一段可以背会： 2.转自知乎回答https://www.zhihu.com/question ...
概率密度函数 通俗理解 一、总结 一句话总结： 概率密度函数就是x轴表示样本情况，y轴表示频率/组距，这样x1,x2,y1,y2包的面积就是P{x1<=x<=x2} 1、概率密度函数 特点？ f(x)总是≥0 f(x)从负无穷到正无穷的积分为什么一定 ...
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=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义 ...