機器學習之白板推到系列筆記2---------高斯分佈

1 高斯分佈 線性高斯模型 例如：卡爾曼濾波；PCA降維 2 定義變量 X:數據。N個樣本，每個樣本P維 xi獨立同分布（iid），都屬於高斯分佈 3 一維高斯分佈 3.1 概率密度函數公式如下 3.2 概率密度函數圖示如下 3.3 對均值和方差的最大後驗概率估計 對均值和方差的最大後驗概率估計的具體過程 爲什麼是有偏估計 所以，估計出來的高斯分佈的誤差比實際的誤差要小 真實估計的是x到x均值的方

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