文件名称：matlab描绘三维函数代码-How-to-Talk-Multivariate-Gaussian:如何讨论多元高斯
文件大小：344KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-11 07:35:46
系统开源
matlab嵌入三维函数代码如何讨论多元高斯 2020年12月25日 我感谢您的评论。 给我发电子邮件！ 雇用我！ :smiling_face_with_smiling_eyes: 既然线性代数在某种程度上受到控制，那么我们可以看一下任意维度上的高斯分布。 因此，我们今天要做的就是开始观察高维高斯密度，并对此有所了解，然后继续研究一些广泛使用的特殊情况。 因此，让我们做一些倒带。 如果您还记得，并且我们一直在研究葡萄酒数据集，则会提取两个功能。 酒精含量和类黄酮。 我们对其中一个酒厂的数据进行了二维高斯拟合，得到了类似的结果。 好的？ 这就是二维高斯。 因此，它是整个平面上的分布，分布在每个可能的对x 1 x 2上。 这就是这里显示的密度。 因此，此处的密度由表面上方的高度表示。 我个人发现这样的图片有点难以理解。 因此，这是另一种描述，仅显示在平面上绘制的轮廓线。 因此，这里的红点是实际的数据点。 我们使他们适应高斯的方法就是简单地计算每个特征的均值。 因此，功能编号为1，酒精含量，功能编号为2，黄酮。 我们计算了每个特征的均值，每个特征的方差以及两个特征之间的协方差。 这给了我们2D高斯。 因此，高斯参数是平均值，它是二维矢量，用希腊字母mu
【文件预览】：
How-to-Talk-Multivariate-Gaussian-main
----README.md(13KB)
----week3_multivariate_gaussian_dec252020.pdf(347KB)