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 ...

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 ...

^{2}}{2})$ 一个高斯分布只需线性变换即可化为标准高斯分布，所以只需推导标准高斯分布概率密度的积分。由： $\ ...

最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想，这是统计（机器）学习里面一个重要概念，一般建立模型就是让loss function最小，而最小二乘法可以认为是 loss function ...

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 ...

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 ...