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发表于2024-12-31|更新于2024-12-31
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文章作者: PIQUE
文章链接: http://example.com/2024/12/31/%E9%94%81%E5%92%8C%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%AF%BB%E5%86%99/%E9%94%81%E5%92%8C%E6%96%87%E4%BB%B6%E8%AF%BB%E5%86%99/
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高斯分布(正态分布)高斯分布的概率密度函数(PDF): $p(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} \exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)$x:观察值,表示我们关心的某个数据点。μ:均值(mean),表示分布的中心或“期望值”,即数据大多集中的位置。σ:标准差(standard deviation),表示数据的分散程度。标准差越大,数据越分散,曲线越扁平;标准差越小,数据越集中,曲线越陡峭。σ2:方差(variance),是标准差的平方,表示数据的离散程度。2π:是数学常数,用来规范化分布的总概率为1。左边的是归一化常数字,曲线面积为1,右边是指数函数,与均值越远,概率密度越来越低 0-1分布(伯努利分布)这太简单了,就不描述了 联合分布 Joint...
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