高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函數（probability density function） 對應於numpy中： numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 參數的意義 ...

^{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： $\ ...

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概率只是不確定性的量化。 其實連續型隨機變量的概率分布和離散型隨機變量的概率分布類似。 離散型隨機變量的概率分布是每個離散變量的概率。 連續型隨機變量的概率分布是將一段區間看成一個整體考慮其概率分布，不斷細化區間其概率最終構成一個函數即為概率密度函數。 分布函數即是積分從負無窮到指定值 ...

（沒有字，全是圖，居然因為字數不夠不讓發首頁，只能來湊字數了） 在模式識別與機器學習中，高斯函數，特別是多維的高斯函數占着非常重要的地位。而其中高斯函數對均值和協方差矩陣的求導尤為重要，因為在用ML、MAP 或者其他方法計算最優值的時候，都會用到高斯函數的求導。雖然對均值求導的過程 ...

數據科學【系列1】｜統計入門｜正態分布和概率密度函數（上）_嗶哩嗶哩_bilibili 很多假設檢驗有一定的前提條件，要求數據有一定的正態性，中心極限定理充當了這一橋梁。 連續型隨機變量的一個很重要的分布就是正態分布。 例子：小明買樓盤或者別墅，只有206萬塊錢。所以，他要利用概率和統計 ...

成1，投不進映射成0. 一般的函數如果是取10，就是一個確定的值，沒有概率。但是ω是 ...