最大似然估计 似然与概率 在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）和概率（Probability）是两个不同的概念。概率是在特定环境下某 ...

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 ...

网上对于matlab如何产生均值为0，方差为1的复高斯分布一般都会给出这个答案： s = sqrt(var/2)*(randn(1,K) +j*randn(1,K)) (答案1) 其中s表示复高斯矩阵，var表示功率(即方差)，而K表示采样数(这个例子中var为1) 究竟这个答案是否 ...

https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8251013.html 很清楚地解释了多维高斯分布公式。 终于明白协方差的意义了 https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79940438 详解协方差 ...

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. ...

在数据建模时，经常会用到多元高斯分布模型，下面就这个模型的公式并结合它的几何意义，来做一个直观上的讲解。 1， 标准高斯函数 高斯函数标准型： $f(x) = \frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{x^2}{2}}$ 这个函数描述了变量 x 的一种分布特性，变量x ...

摘要 高斯分布被誉为"上帝的分布", 其强悍的建模能力和优美的数学性质使得高斯分布在现实中得到广泛的应用. 由中心极限定理 我们知道, 大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布, 这使得高斯分布具有普适性的建模能力. 数学上, 当使用高斯分布对贝叶斯推断的似 ...

from：https://www.jianshu.com/p/d6c8ca915f69 还是对计算机的监测，我们发现CPU负载和占用内存之间，存在正相关关系。 CPU负负载增加的 ...