）: 其中，ϵ 从一个标准高斯分布中采样。 多维/多变量高斯分布 正态分布的概念可以扩展到一个以上的 ...

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 ...

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 ...

本文主要推导高斯分布（正态分布）的乘积，以便能更清楚的明白Kalman滤波的最后矫正公式。 　　Kalman滤波主要分为两大步骤：　　1.系统状态转移估计； 　　2.系统测量矫正。在第2步中的主要理论依据就是两个独立高斯分布的乘积如何计算的问题，即如何融合 估计值 和 观测值 得到系统状态 ...

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 ...

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 ...

Gaussian Distribution(Normal Distribution)其图形特点为中间高，两头低，是钟形曲线(bell-shaped curve)。在高斯分布中，以数学期望μ表示钟型的中心位置（也即曲线的位置），而标准差（standard deviation）σ表征曲线的离散程度 ...

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 ...