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. ...
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。如果我們用RGB值來表示一個顏色,怎樣表示我們栗子中的小球呢 我們將圖片中所有像素點的RGB值用散點圖的形式 ...
2019-08-23 21:46 0 430 推薦指數:
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 ...
然和先驗進行建模時, 得到的后驗同樣為高斯分布, 即其具有共軛先驗性質. 在隨機過程理論中, 多元高斯分布則 ...
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 ...
高斯分布是一類非常重要的概率分布,在概率統計,機器學習中經常用到。 一維高斯分布 一維高斯分布的概率密度函數(pdf)形式為: 紅色的曲線是標准的正態分布,即均值為0,方差為1的正態分布。 我們可以采用以下方程從均值為 μ 標准差為 σ 的高斯分布中采樣(再參數化技巧 ...
多元高斯(正態)分布 多元高斯分布有兩個參數u和Σ,u是一個n維向量,Σ協方差矩陣是一個n*n維矩陣。改變u與Σ的值可以得到不同的高斯分布。 參數估計(參數擬合),估計u和Σ的公式如上圖所示,u為平均值,Σ為協方差矩陣 使用多元高斯分布來進行異常檢測 首先用我我們的訓練集來擬合參數 ...
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 ...
多元高斯分布的KL散度 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 首先聲明,本人是概率論方面的小白,此篇文章純屬自學筆記,文中所有內容可能摘抄自不同的平台,集百家之長,不用作商業用途。非常感謝各位大佬的知識共享,都會標明出處,如果對各位造成了侵權,歡迎指出,將對文章內內容進行修改和刪除 ...