發(fā)簡(jiǎn)信
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2.3.8 周期變量對(duì)于某些連續(xù)變量（比如周期變量）啸罢，使用高斯分布建模并不合適崎脉。 為什么不合適奸忽？ 考慮觀測(cè)數(shù)據(jù)集的均值問(wèn)題，首先假設(shè)為弧度篡腌，很明顯平均值強(qiáng)烈依賴坐標(biāo)...
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2.3.7 學(xué)?t分布先丟個(gè)鏈接：https://www.matongxue.com/madocs/580/ 鏈接中的學(xué)生t分布公式： 書中的t分布 以下要從高斯分布...
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2.3.6 ?斯分布的貝葉斯推斷2.3.4, 2.3.5 高斯分布的最大似然估計(jì)給出了對(duì)于參數(shù)和的點(diǎn)估計(jì)，這里我們引入這些參數(shù)的先驗(yàn)分布，來(lái)介紹一種貝葉斯方法淋样。 首先我們假設(shè)方...
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2.3.5 順序估計(jì)本章存疑2.3.4討論了高斯分布的最大似然估計(jì)，現(xiàn)在來(lái)討論一個(gè)更一般的話題：最?似然的順序估計(jì)胁住。 順序的?法允許每次處理?個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)趁猴，然后丟棄這個(gè)...
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2.3.4 高斯分布的最大似然估計(jì)
給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中觀測(cè)嘉定是獨(dú)立從多元高斯分布中抽取的彪见，那我們可以用最大似然來(lái)估計(jì)分布的參數(shù)和高斯分布公式對(duì)數(shù)似然函數(shù)為 似然函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集的依...
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2.3.2 邊緣高斯分布
由上一章知道如果聯(lián)合分布為高斯分布儡司，則條件概率分布也是高斯分布，現(xiàn)在討論邊緣概率分布和上一章一樣余指，我們從聯(lián)合分布的指數(shù)項(xiàng)的二次型出發(fā)捕犬，找出邊緣分...
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2.3.1 條件高斯分布
多元高斯的一個(gè)重要性質(zhì)： 若果兩組變量是聯(lián)合高斯分布，那以一組變量維條件酵镜，另一組變量同樣是高斯分布碉碉。類似的，任何一個(gè)變量的邊緣分布也是高斯分布 ...
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2.3 高斯變量高斯分布多元高斯分布(D維)本文旨在證明：和為多元高斯分布的均值和方差 二次型矩陣可以取對(duì)稱矩陣淮韭，因?yàn)槿魏畏菍?duì)稱項(xiàng)都會(huì)在指數(shù)中消失因此二次型可以...
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2.3.3 高斯變量的貝葉斯定理
貝葉斯定理：垢粮， 已知2.3.1 條件高斯分布： 2.3.2 邊緣高斯分布： 求聯(lián)合分布的表達(dá)式，為此靠粪，定義 由(2.42),(2.43) 知 考...