嵌入三維函數代碼如何討論多元高斯2020年12月25日我感謝您的評論。給我發電子郵件！雇用我！::既然線性代數在某種程度上受到控制，那么我們可以看一下任意維度上的高斯分布。因此，我們今天要做的就是開始觀察高維高斯密度，并對此有所了解，然后繼續研究一些廣泛使用的特殊情況。因此matlab散點圖密度顏色，讓我們做一些倒帶。如果您還記得，并且我們一直在研究葡萄酒數據集，則會提取兩個功能。酒精含量和類黃酮。我們對其中一個酒廠的數據進行了二維高斯擬合，得到了類似的結果。好的？這就是二維高斯。因此，它是整個平面上的分布，分布在每個可能的對x1x2上。這就是這里顯示的密度。因此，此處的密度由表面上方的高度表示。我個人發現這樣的圖片有點難以理解。因此，這是另一種描述，僅顯示在平面上繪制的輪廓線。因此matlab散點圖密度顏色，這里的紅點是實際的數據點。我們使他們適應高斯的方法就是簡單地計算每個特征的均值。因此，功能編號為1，酒精含量，功能編號為2，黃酮。我們計算了每個特征的均值，每個特征的方差以及兩個特征之間的協方差。這給了我們2D高斯。因此，高斯參數是平均值，它是二維矢量，用希臘字母mu
