多元高斯分布，即數據的維度不再為1維度。 求各個維度上的均值：x_i = [2+3+4/3,3+4+5/3.....6+7+8/3] == [3,4,5,6,7] 各個維度減去均值。 x_1' = [-1,-1,-1,-1,-1] x_2' =[0,0,0,0,0]; x_3 ...

前言：介紹了最簡單的最大似然估計，距離實現「朴素貝葉斯」還有一些距離。在這篇文章，我想分享一下，我所理解的「最大似然估計 - 高斯分布」。 問題 （這里都是玩具數據，為了方便理解才列出 ...

伯努利分布是一個離散型機率分布。試驗成功，隨機變量取值為1；試驗失敗，隨機變量取值為0。成功機率為p，失敗機率為q =1-p，N次試驗后，成功期望為N*p，方差為N*p*(1-p) ，所以伯努利分布又稱兩點分布。 觀察到的數據為D1，D2，D3，...，DN，極大似然的目標： 聯合分布難 ...

一、為什么要估計（estimate） 在概率，統計學中，我們所要觀測的數據往往是很大的，(比如統計全國身高情況）我們幾乎不可能去統計如此之多的值。這時候，就需要用到估計了。我們先抽取樣本，然后通過統計樣本的情況，去估計總體。下面是數學中常用到的術語： 　　·總體（Populantion ...

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 ...

likelihood是相等的（關鍵步驟是二階導運算符和積分可以互換位置！）。 2. Hessian of Negati ...

生物統計與實驗設計-統計學基礎-2&區間估計-1 正態分布參數:均值和方差 其中，選擇1d是因為好算；通常，95%區分大概率事件和小概率事件， 當總體是正態分布時，可以利用常用抽樣分布估計出樣本參數： 抽樣分布是樣本估計量是樣本的一個函數，在統計學中 ...

高斯分布 對於單維高斯分布而言，其概率密度函數可以表示成 \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}\sigma}e^{-\frac{(x-u)^2}{2\sigma^2}} \] 其中\(u\)表示均值，\(\sigma^2\)表示方差。 對於多維高斯分布 ...