在深度學習中，我們通常對模型進行抽樣並計算與真實樣本之間的損失，來估計模型分布與真實分布之間的差異。並且損失可以定義得很簡單，比如二范數即可。但是對於已知參數的兩個確定分布之間的差異，我們就要通過推導的方式來計算了。 　　下面對已知均值與協方差矩陣的兩個多維高斯分布之間的KL散度進行推導 ...

本文主要推導兩個高斯分布的相加結果。在知乎上有個問題：正態分布隨機變量的和還是正態分布嗎？ _ 也是本文主要解決的問題。 首先給出結論： （1）正態隨機變量的線性函數仍為正態隨機變量。 （2）正態隨機變量的線性組合仍為正態隨機變量。 （3）正態隨機變量的乘積仍為正態隨機變量。 高斯分布 ...

^{2}}{2})$ 一個高斯分布只需線性變換即可化為標准高斯分布，所以只需推導標准高斯分布概率密度的積分。由： $\ ...

最小二乘法可以從Cost/Loss function角度去想，這是統計（機器）學習里面一個重要概念，一般建立模型就是讓loss function最小，而最小二乘法可以認為是 loss function ...

離散高斯分布 　　離散高斯分布是基於格的密碼方案常用的一種概率分布。 高斯函數 離散高斯分布 亞高斯隨機變量 ...

高中的時候我們便學過一維正態（高斯）分布的公式： \[N(x|u,\sigma^2)=\frac{1}{\sqrt{2\pi \sigma^2}}exp[-\frac{1}{2\sigma^2}(x-u)^2] \] 拓展到高維時，就變成： \[N(\overline x ...

使用高斯分布進行采樣，確定各區間的采樣數量 求正態分布曲線下面積： https://blog.csdn.net/qwerty_bibabo/article/details/75332402 scipy.stats模塊用法： https://blog.csdn.net ...

什么是高斯分布與高斯分布的廣泛性 高斯分布, Gaussian Distribution， 也叫自然分布或正態分布，Natural Distribution。 從它的名字--natural distribution中也可以看出它的廣泛性：正常情況下， 你就應該是這個分布。 那么為什么到處都 ...