高斯分布是一类非常重要的概率分布,在概率统计,机器学习中经常用到。 一维高斯分布 一维高斯分布的概率密度函数(pdf)形式为: 红色的曲线是标准的正态分布,即均值为0,方差为1的正态分布。 我们可以采用以下方程从均值为 μ 标准差为 σ 的高斯分布中采样(再参数化技巧 ...
多元高斯分布的KL散度 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习 首先声明,本人是概率论方面的小白,此篇文章纯属自学笔记,文中所有内容可能摘抄自不同的平台,集百家之长,不用作商业用途。非常感谢各位大佬的知识共享,都会标明出处,如果对各位造成了侵权,欢迎指出,将对文章内内容进行修改和删除。 摘自: 高斯分布的KL散度 https: blog.csdn.net HEGSNS article details ...
2020-06-16 22:55 0 833 推荐指数:
高斯分布是一类非常重要的概率分布,在概率统计,机器学习中经常用到。 一维高斯分布 一维高斯分布的概率密度函数(pdf)形式为: 红色的曲线是标准的正态分布,即均值为0,方差为1的正态分布。 我们可以采用以下方程从均值为 μ 标准差为 σ 的高斯分布中采样(再参数化技巧 ...
https://blog.csdn.net/wangpeng138375/article/details/78060753 多变量高斯分布之间的KL散度(KL Divergence)多变量高斯分布的公式推导 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22464760 ...
在深度学习中,我们通常对模型进行抽样并计算与真实样本之间的损失,来估计模型分布与真实分布之间的差异。并且损失可以定义得很简单,比如二范数即可。但是对于已知参数的两个确定分布之间的差异,我们就要通过推导的方式来计算了。 下面对已知均值与协方差矩阵的两个多维高斯分布之间的KL散度进行推导 ...
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 ...
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 ...
然和先验进行建模时, 得到的后验同样为高斯分布, 即其具有共轭先验性质. 在随机过程理论中, 多元高斯分布则 ...
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 ...