多元高斯分佈的均值與協方差矩陣

阿新 • • 發佈：2019-01-14

多元高斯分佈，即資料的維度不再為1維度。

樣本個數記為n x特徵向量的維度為k 。

舉個例子：
樣本1:[2,3,4,5,6]  
樣本2:[3,4,5,6,7]
樣本3:[4,5,6,7,8]；

求各個維度上的均值：x_i = [2+3+4/3,3+4+5/3.....6+7+8/3] == [3,4,5,6,7]
各個維度減去均值。 x_1' = [-1,-1,-1,-1,-1]
x_2' =[0,0,0,0,0];
x_3'=[1,1,1,1,1]
記為矩陣t
則：
協方差矩陣為1/(5-1)* t‘*t （5為特徵向量的維度）

多元高斯分佈的均值與協方差矩陣

多元高斯分佈，即資料的維度不再為1維度。樣本個數記為n x特徵向量的維度為k 。舉個例子：樣本1:[2,3,4,5,6] 樣本2:[3,4,5,6,7] 樣本3:[4,5,6,7,8]；求各個維度上的均值：x_i = [2+3+4/3,3+4+5/3.....6+7+8/3] == [3,4,5

如何生成指定均值和協方差矩陣的二維高斯分佈資料

廢話不多說，先貼程式碼。function y= main_generate_data()clcclear close all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成實驗資料集rand('state',0)sigma_matrix1=eye(2);sigma_

分類-3-生成學習-2-高斯判別分析、協方差

多元高斯分佈多變數高斯分佈描述的是 n維隨機變數的分佈情況，這裡的μ變成了向量， σ也變成了矩陣Σ。寫作N(μ,Σ)。其中Σ（協方差矩陣）是一個半正定的矩陣，μ是高斯分佈的均值，下面給出它的概率密度函式： begin-補充-協方差和協方差矩

【數學基礎】協方差與協方差矩陣

##常見的統計量在概率與統計中，最常見的統計量有樣本均值、方差、標準差、極差以及中位數等等。這些都是最基礎、最常見的統計量。均值： Xˉ=1n∑i=1nXi\bar{X}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_{i}

詳解協方差與協方差矩陣

協方差的定義對於一般的分佈，直接代入E(X)之類的就可以計算出來了，但真給你一個具體數值的分佈，要計算協方差矩陣，根據這個公式來計算，還真不容易反應過來。網上值得參考的資料也不多，這裡用一個例子說

協方差與協方差矩陣

統計學的基本概念學過概率統計的孩子都知道，統計裡最基本的概念就是樣本的均值，方差，或者再加個標準差。首先我們給你一個含有n個樣本的集合X={X1,…,Xn}XX1Xn，依次給出這些概念的公式描述，這些高中學過數學的孩子都應該知道吧，一帶而過。均值： X¯=∑ni=

協方差矩陣與二維高斯分佈

多維高斯分佈： f(x)=1(2π)d2|Σ|−12exp[−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)]f(x)=1(2π)d2|Σ|−12exp[−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)] 協方差矩陣是一個對稱

多元高斯分佈

多元高斯分佈 1.協方差矩陣協方差衡量的是變數X與Y之間是否存線上性關係，cov(X,Y)>0說明X與Y的變化趨勢是一致的，X增長的時候Y也隨著增長。如果X，Y互相獨立的話，cov(X,Y)=0. cov(X,X)=D(X)，變數X與自身的協方差就是方差，cov(X,Y)=cov

多元高斯分佈的KL散度

kl散度意義： In the context of machine learning, is often called the information gain achieved if Q is used instead of P. This reflects

Stanford機器學習-異常檢測和多元高斯分佈

一、異常檢測這章主要學習異常檢測問題，它是機器演算法的一個常見應用，同時也對於我們生活中的很多問題有很大的幫助，總的來說，它主要用於非監督的學習問題。那我們怎麼來理解異常檢測是一個怎麼樣的問題呢？我們來看一個相關的問題：飛機引擎的檢測。因為引擎對於飛機來說

Machine Learning第九講【異常檢測】-- （三）多元高斯分佈

一、Multivariate Gaussian Distribution（多元高斯分佈）資料中心例子：因為上面的原因，會帶來一些誤差，因此我們引入了改良版的演算法：我們不再單獨地將p(x1)，p(x2)，p(x3)訓練模型，而是將這些引數都放在一個模型裡，

斯坦福大學機器學習筆記——異常檢測演算法（高斯分佈、多元高斯分佈、異常檢測演算法）

異常檢測問題介紹：異常檢測演算法主要用於無監督學習問題，但從某種角度看它又類似於一種有監督學習的問題，下面我們從一個例子中簡單介紹一下什麼是異常檢測問題。比如我們有一個飛機引擎製造商，對於一個新造出的飛機引擎我們想判斷這個引擎是不是異常的。假如我們有

多元高斯分佈(斯坦福machine learning week 9)

1 背景之前的異常檢測演算法，其實是以中心區域向外以正圓的形式擴散的。也就是說距離中心區域距離相等的點，對應的p(x)都是一樣的，所以我們可能無法檢測到這一個異常樣本，因為它也處在一個p(x)比較大的範圍內：之前的也就是圓形的範圍，但是我們現在將要說

多元高斯分佈及多元條件高斯分佈

機器學習-多元高斯分佈（異常檢測）

的系列文章進行學習。不過博主的部落格只寫到“第十講資料降維” http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8002329，後面還有三講，內容比較偏應用，分別是異常檢測、大資料機器學習、photo OCR。為了學習的完整性，我將把後續三講的內容補充

[Matlab]協方差矩陣計算使用cov函數的結果與自編程序結果存在不一致

使用 exec https efault http fault 64bit 算法 brush 目前還弄不清是什麽原因，有多大影響，只知道存在這個問題。運行版本: 1.MatlabR2015b windows64Bit 2.https://octave-online.net

協方差矩陣與PCA+Matlab

協方差矩陣與特徵值及其特徵向量最近在利用協方差矩陣計算些東西，對結果有點混亂，所以打算整理一下這方面的東西。一協方差矩陣首先，關於協方差矩陣的公式都見得到這裡就不擺了。理解協方差矩陣是：協方差矩陣相對於協方差是能處理多維問題輸入協方差矩陣中的資料

025卡爾曼濾波中濾波增益與協方差陣的等價形式

首先擺放一下前面的求解結果： (1)Kk=Pk/k−1HkT(HkPk/k−1HkT+Rk)−1 \tag{1} K_k = P_{k/k-1} H_k^T(H_k P_{k/k-1} H_k^T + R_k)^{-1} Kk=Pk/k−1HkT(Hk

統計學習方法——均值、方差、標準差及協方差、協方差矩陣

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主成分分析PCA演算法：為什麼去均值以後的高維矩陣乘以其協方差矩陣的特徵向量矩陣就是“投影”？

這是從網上看到的PCA演算法的步驟：第一步，分別求每列的平均值，然後對於所有的樣例，都減去對應的均值。第二步，求特徵協方差矩陣。第三步，求協方差的特徵值…顯示全部關注者 1,218 被瀏覽 78,113 關注問題寫回答新增評論分享邀請回答

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