高斯函数与正态分布 高斯函数或者说正态分布函数在很多场合都得到广泛应用，其是概率论和统计学的核心，在最大似然估计、贝叶斯估计中必不可少。其也是稀疏贝叶斯估计的重要基础。下面对高斯函数的一些基本知识点进行归纳和总结，不当之处，欢迎批评指正。 (1) 高斯函数高斯函数定义如下\begin ...

它的历史不知道，如何推导出来的，没管啊，不过我很有兴趣看看啊，但没有看。高斯函数的用处太多了； 首先说明一点哦:正态分布是高斯函数的积分为1的情况； 一维情况下： 一维高斯高斯函数的公式： 而正态分布的公式表示为： 它们的区别仅仅在于前面的系数不一样；正态分布之所以需要 ...

http://songshuhui.net/archives/76501 http://songshuhui.net/archives/77386 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 ...

1.正态分布（高斯分布） 若随机变量 $X$ 服从一个位置参数为 $\mu$ 、尺度参数为 $\sigma$ 的概率分布，且其概率密度函数为 $$ f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\,\sigma} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2 {\sigma ...

本文主要推导两个高斯分布的相加结果。在知乎上有个问题：正态分布随机变量的和还是正态分布吗？ _ 也是本文主要解决的问题。 首先给出结论： （1）正态随机变量的线性函数仍为正态随机变量。 （2）正态随机变量的线性组合仍为正态随机变量。 （3）正态随机变量的乘积仍为正态随机变量。 高斯分布 ...

最近开发项目中，需要自己绘制一张离散的噪点图。研究了好久，终于实现了。 其中我们使用了正态分布。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。 这里就不过多介绍了，对正态分布不了解 ...

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为 ...

正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为 ...