一維(多維)高斯模型（One(Multi)-dimensional Gaussian Model） 高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model）
一維高斯模型（One-dimensional Gaussian Model） 若隨機變量X服從一個數學期望爲，標準方差爲的高斯分佈，記爲： x~N（，）。 則概率密度函數爲： 高斯分佈的期望值決定了其位置，標準方差決定了其幅度。 高斯分佈的概率分佈函數 高斯分佈標準差在概率分佈的數據意義 高斯分佈重要量的性質 密度函數關於平均值對稱 平均值是它的衆數（statistical
相關文章
- 1. 高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
- 2. 高斯混合模型(GMM--Gaussian mixture model)
- 3. Gaussian Mixture Model 高斯混合模型 GMM
- 4. 高斯混合模型Gaussian Mixture Model
- 5. 聚類(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model
- 6. 2-2 混合高斯模型Gaussian Mixture Model
- 7. 高斯混合模型GMM
- 8. GMM(高斯混合模型)
- 9. 高斯混合模型（GMM）
- 10. Gaussian Mixture Model(GMM）探索
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • C# 多維數組 - C#教程
- • 委託模式
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章