發(fā)簡信
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2.3.8 周期變量對于某些連續(xù)變量（比如周期變量），使用高斯分布建模并不合適。 為什么不合適？ 考慮觀測數(shù)據(jù)集的均值問題，首先假設(shè)為弧度，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，來介紹一種貝葉斯方法。 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)在來討論一個更一般的話題：最?似然的順序估計(jì)。 順序的?法允許每次處理?個數(shù)據(jù)點(diǎn)，然后丟棄這個...
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2.3.4 高斯分布的最大似然估計(jì)
給定一個數(shù)據(jù)集，其中觀測嘉定是獨(dú)立從多元高斯分布中抽取的，那我們可以用最大似然來估計(jì)分布的參數(shù)和高斯分布公式對數(shù)似然函數(shù)為 似然函數(shù)對數(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，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，我們從聯(lián)合分布的指數(shù)項(xiàng)的二次型出發(fā)，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，另一組變量同樣是高斯分布。類似的，任何一個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稱矩陣，因?yàn)槿魏畏菍ΨQ項(xiàng)都會在指數(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：， 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，定義 由(2.42),(2.43) 知 考...