今天，我要介绍我们早就知道的一种分布，它叫做高斯分布。高斯分布在概率论中算是比较核心的一种分布了，而在机器学习中，高斯分布也随处可见，比如单高斯模型，高斯混合模型，高斯过程等等，它们都是基于高斯分布的。作为理解连续性随机变量的基础和深入理解在机器学习中的广泛应用，高斯分布是十分有必要学习的。
高斯分布又叫做正态分布，高斯分布概率密度函数的函数形式是由德国著名的天才数学家、统计学家、物理学家...
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2014-12-02 11:50:57
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第二周结束：传说中的T检验小耿2014-01-21 10:58本文和上一篇笔记一样：语言十分啰嗦。请大家忍耐……以前我不懂统计的时候（现在也不懂），只知道数据出来了要做三件事：1，检验一下数据是否符合正态分布；2，如果符合正态分布，就进行T检验，看P值是否小于0.05；3，如果数据不符合正态分布，就...
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2014-11-22 00:45:08
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本文使用两个实例说明了假设检验的过程，在Python中使用KS检验来验证一个数列是否是服从正态分布，两个数列是否服从相同分布等问题。
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2014-11-11 22:28:32
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例如要产生一个标准正态分布的矩阵，矩阵维数为2*3，则代码如下:1 from numpy import *;2 def rand_Matrix():3 randArr=random.randn(2,3);4 randMat=mat(randArr);5 return rand...
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2014-11-09 23:35:16
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转自：http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7450033高斯模糊是一种图像滤波器，它使用正态分布(高斯函数)计算模糊模板，并使用该模板与原图像做卷积运算，达到模糊图像的目的。N维空间正态分布方程为：其中，σ是正态分布的标准差，σ值越大，图像越模糊...
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2014-11-05 19:12:44
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一、理论准备 matlab函数randn：产生均值为0，方差 σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。 用法：Y = randn(n)，返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。 Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])，返回一...
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2014-10-27 14:12:16
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Introduction to gaussian filter
我尝试尽可能低门槛的介绍这些好玩的东东～这里仅仅需要正态分布函数作为基础即可开始玩图像的高斯滤波了. Don't panic !
在通常的图像中，像素点都很多，很多情况都是很多一...
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2014-10-25 17:19:28
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基础知识描述：联合概率：定义：指在多元的概率分布中多个随机变量同时满足各自条件的概率。举例：假设X和Y都服从正态分布，那么P{X P（A|B） = P(B|A) * P(A) / P(B)故：贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。P（A|B） = P(B|A) * P(A) / P(...
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2014-10-24 18:35:48
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = ...
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2014-10-24 01:39:46
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ
= 0,σ = 1的正态分布。
从上图可以看出,...
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2014-10-24 00:24:52
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