15.2 高斯分布

参考视频: 15 - 2 - Gaussian Distribution (10 min).mkv

在这个视频中，我将介绍高斯分布，也称为正态分布。回顾高斯分布的基本知识。 通常如果我们认为变量 x 符合高斯分布 x~N(μ,σ2)则其概率密度函数为：

我们可以利用已有的数据来预测总体中的 μ 和 σ2 的计算方法如下：

高斯分布样例：

注：机器学习中对于方差我们通常只除以 m 而非统计学中的（m-1）。这里顺便提一下， 在实际使用中，到底是选择使用 1/m 还是 1/(m-1)其实区别很小，只要你有一个还算大的训 练集，在机器学习领域大部分人更习惯使用 1/m 这个版本的公式。这两个版本的公式在理 论特性和数学特性上稍有不同，但是在实际使用中，他们的区别甚小，几乎可以忽略不计。