高斯分布 对于单维高斯分布而言，其概率密度函数可以表示成 $$ p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}\sigma}e^{ \frac{(x u)^2}{2\sigma^2}} $$ 其中$u$表示均值，$\sigma^2$表示方差。 对于多维高斯分布而言，其概率密度函数可以表示成 $ ...
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2020-04-19 10:33:05
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一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下 概率密度图像如上图所示三 ...
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2020-02-25 09:20:05
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多元正态分布 正态分布大家都非常熟悉了，多元正态分布就是多维数据的正态分布，其概率密度函数为 上式为 x 服从 k 元正态分布，x 为 k 维向量；|Σ| 代表协方差矩阵的行列式 二维正态分布概率密度函数为钟形曲面，等高线是椭圆线族，并且二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布，如图 np.ran ...
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2019-11-20 16:54:13
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高斯混合模型 混合模型，顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起，而高斯混合模型是最常见的混合模型； GMM，全称 Gaussian Mixture Model，中文名高斯混合模型，也就是由多个高斯分布混合起来的模型； 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数，αk 表示每个高斯分布的系数，αk>0，并 ...
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2019-11-18 18:18:47
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X ~ ：随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布（高斯函数） 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布（又称高斯分布）的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, s ...
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2019-11-01 20:05:45
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clc close clear format long syms x a p1=int(exp(2*x),-0.5,0); p2=int(exp(-2*x),0,0.5) double(p1+p2) total=1000000; c=0; for i=1:total rnd=rand(); if(r ...
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2019-10-20 10:58:59
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一、功能 产生瑞利分布的随机数。 二、方法简介 瑞利分布的概率密度函数为 $$ f(x) = \frac{x}{\sigma ^{2} }e^{ x^{2}/2\sigma ^{2}} \ x 0 $$ 瑞利分布的均值为$\sigma \sqrt{\frac{\pi }{2}}$，方差为$\left ...
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2019-10-14 21:03:17
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一、功能 产生正态分布$N(\mu, \ \sigma^2)$。 二、方法简介 正态分布的概率密度函数为 $$ f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{ (x \mu)^{2}/2\sigma^{2}} $$ 通常用$N(\mu, \ \sigma^2)$表示。式中$\ ...
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2019-10-05 22:06:54
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一、功能 产生（a, b）区间上均匀分布的随机数。 二、方法简介 均匀分布的概率密度函数为 $$ f(x)=\left\{\begin{matrix} \frac{1}{b a} & ,a\leq x\leq b\\ 0 & ,others \end{matrix}\right. $$ 通常用$u( ...
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2019-10-04 23:05:32
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