高斯分布相乘、积分整理 文章包括的内容有： [x] 一元高斯分布相乘的分布 [x] 多元高斯分布相乘的分布 [ ] 一元高斯的卷积分布 [x] 应用：高斯线性系统的推导 前三部分的参考文献Products and Convolutions of Gaussian Probability Density Functions. P.A. Bromile。应用的内容来
高斯白噪声，幅度服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布。 （1）白噪声，如同白光一样，是所有颜色的光叠加而成，不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同（如红色光波长长而频率低，相应的，紫色光波长短而频率高）。 白噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率）趋近为常值，即噪声频率丰富，
EM算法极大似然函数EM算法的推导GMM（高斯混合模型） 极大似然函数 在LR算法中，其目标函数就是使用极大似然估计 使得该最大 然而在EM算法中 也是使用极大似然估计（加入了隐变量），极大似然估计就是知道样本出现的分布，求使得该分布出现最大的参数。 2 这样可以给定参数的一个初始值，使
参数化问题 在SLAM的建图过程中，把像素深度假设成了高斯分布。那么这么假设是否是合适的呢？这里关系到一个参数化的问题。 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它，这是一种参数化形式。我们认为x,y,z三个量都是随机的，它们服从三维的高斯分布。然而，在极线搜索中使用了
一、问题动机 异常检测(Anomaly detection)问题是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。 给定数据集
auto ml主要是提供end-to-end的解决方案，目前也存在很多算法去解决最优解搜索的问题，常见的例如： grid search... 就AutoML的流程而言，可以参考下图： 整个过程中，柱形表示的是：数据，模型，以及要tune的数据对, 如：（lr, accuracy) 用户需要预设定一些数据对，然后算法会在数据对上寻找能使得ac
文章目录伯努利分布二项分布多项分布贝塔分布狄利克雷分布高斯分布 伯努利分布 伯努利分布，又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验。 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，即对于一个随机变量X而言： P(X=1)=pP(X=0)=1−p \begin{array}{l}{P(X=1
from：https://www.jianshu.com/p/d6c8ca915f69 还是对计算机的监测，我们发现CPU负载和占用内存之间，存在正相关关系。 CPU负负载增加的时候占用内存也会增加： 假如我们有一个数据，x1的值是在 0.4 和 0.6 之间，x2的值是在 1.6 和 1.8 之间，就是下图中的绿点： 它明显
