可以看出,该概率分布函数,由期望和方差就能完全确定。高斯分布的样本主要都集中在均值附近,且分散程度可以通过标准差来表示,其越大,分散程度也越大,且约有95%的样本落在区间 (μ−2σ,μ+2σ) 2 - 多元高斯分布 多元高斯分布的概率密度函数。多元高斯分布的概率密度函数定义: 其中 x=[x1,x2,...,xd]T是...
这使得高斯分布具有普适性的建模能力. 数学上, 当使用高斯分布对贝叶斯推断的似然和先验进行建模时, 得到的后验同样为高斯分布, 即其具有共轭先验性质. 在随机过程理论中, 多元高斯分布则是高斯过程的理论基础. 这种种场景使得高斯分布颇受重视, 并发展出一套成熟完整的理论体系. 本文主要介绍多元高斯分布的由来与其...