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高斯分布_簡介

distrib 技術分享 多次 apple not 合取 最大似然 這樣的 pan

a. 一元高斯分布

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b. 多元高斯分布

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c. 似然函數

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d. 獨立同分布(i.i.d —> independent and identically distributed)

給定一個樣本集合,其中樣本都取自於同一個分布,且彼此之間相互獨立,稱之為獨立同分布;其特性就是這些樣本的聯合概率,為它們各自的邊緣分布的乘積;

e. 最大似然估計的局限性

基於給定樣本集合來估計分布(求解分布參數),常用的方法是最大似然估計法,即選擇這樣的分布參數,它能使得樣本的聯合概率最大。(疑惑:不是應該基於給定的樣本數據,選擇概率最大的分布參數麽,兩者有什麽區別呢?)

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三個樣本集合取自同一個高斯分布,分別對應上圖中的(a)(b)(c),可以看出:

(1)多次抽樣產出,樣本均值的期望等於真實分布的均值;

(2)由於樣本方差是由當前樣本均值得到,故即便多次抽樣,樣本方差的期望較真實分布的方差偏小;

上述情況就是所謂的偏置現象,這也是過擬合的本質原因。

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