最大似然估計 似然與概率 在統計學中，似然函數（likelihood function，通常簡寫為likelihood，似然）和概率（Probability）是兩個不同的概念。概率是在特定環境下某 ...

讓我們回到小球檢測的栗子，在一元高斯分布下，我們只使用了色相值這一個性質。然而，顏色其實是用多個維度來定義的。比如，在HSV模型下，除了色相值還有飽和度（Saturation）和亮度（Value）。而我們通常使用的三原色光模式（RGB模型）將顏色表示成紅色（R）、綠色（G）和藍色（B）的疊加 ...

網上對於matlab如何產生均值為0，方差為1的復高斯分布一般都會給出這個答案： s = sqrt(var/2)*(randn(1,K) +j*randn(1,K)) (答案1) 其中s表示復高斯矩陣，var表示功率(即方差)，而K表示采樣數(這個例子中var為1) 究竟這個答案是否 ...

https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8251013.html 很清楚地解釋了多維高斯分布公式。 終於明白協方差的意義了 https://blog.csdn.net/GoodShot/article/details/79940438 詳解協方差 ...

多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些優勢也有一些劣勢，它能捕獲一些之前算法檢測不出來的異常 一個例子：為什么要引入多元高斯分布 使用數據中心監控機器的例子，有兩個features,x1:CUP Load, x2:Memory Use. ...

在數據建模時，經常會用到多元高斯分布模型，下面就這個模型的公式並結合它的幾何意義，來做一個直觀上的講解。 1， 標准高斯函數 高斯函數標准型： $f(x) = \frac{1}{\sqrt{2π}}e^{-\frac{x^2}{2}}$ 這個函數描述了變量 x 的一種分布特性，變量x ...

摘要 高斯分布被譽為"上帝的分布", 其強悍的建模能力和優美的數學性質使得高斯分布在現實中得到廣泛的應用. 由中心極限定理 我們知道, 大量獨立同分布的隨機變量的均值在做適當標准化之后會依分布收斂於高斯分布, 這使得高斯分布具有普適性的建模能力. 數學上, 當使用高斯分布對貝葉斯推斷的似 ...

from：https://www.jianshu.com/p/d6c8ca915f69 還是對計算機的監測，我們發現CPU負載和占用內存之間，存在正相關關系。 CPU負負載增加的 ...