多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些优势也有一些劣势，它能捕获一些之前算法检测不出来的异常 一个例子：为什么要引入多元高斯分布 使用数据中心监控机器的例子，有两个features,x1:CUP Load, x2:Memory Use. ...

多元高斯(正态)分布 多元高斯分布有两个参数u和Σ,u是一个n维向量，Σ协方差矩阵是一个n*n维矩阵。改变u与Σ的值可以得到不同的高斯分布。 参数估计（参数拟合），估计u和Σ的公式如上图所示，u为平均值，Σ为协方差矩阵 使用多元高斯分布来进行异常检测 首先用我我们的训练集来拟合参数 ...

离散高斯分布 　　离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。 高斯函数 离散高斯分布 亚高斯随机变量 ...

高中的时候我们便学过一维正态（高斯）分布的公式： \[N(x|u,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}exp[-\frac{1}{2\sigma^2}(x-u)^2] \] 拓展到高维时，就变成： \[N(\overline x ...

让我们回到小球检测的栗子，在一元高斯分布下，我们只使用了色相值这一个性质。然而，颜色其实是用多个维度来定义的。比如，在HSV模型下，除了色相值还有饱和度（Saturation）和亮度（Value）。而我们通常使用的三原色光模式（RGB模型）将颜色表示成红色（R）、绿色（G）和蓝色（B）的叠加 ...

1 -单变量高斯分布 单变量高斯分布概率密度函数定义为： \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}}exp\{-\frac{1}{2}(\frac{x-\mu}{\sigma})^2\} \tag{1.1} \] 式中\(\mu\)为随机变量\(x\)的期望 ...

使用高斯分布进行采样，确定各区间的采样数量 求正态分布曲线下面积： https://blog.csdn.net/qwerty_bibabo/article/details/75332402 scipy.stats模块用法： https://blog.csdn.net ...

什么是高斯分布与高斯分布的广泛性 高斯分布, Gaussian Distribution， 也叫自然分布或正态分布，Natural Distribution。 从它的名字--natural distribution中也可以看出它的广泛性：正常情况下， 你就应该是这个分布。 那么为什么到处都 ...