從高斯分佈抽取的資料樣本的方差計算為樣本中每個觀測值從樣本平均數中的平均平方差：variance = 1 / （length（data） - 1） * sum（data［i］ - mean（data））^2其中，差異通常表示為S^2清楚地顯...

下面說下高斯分佈的幾個限制：隨著xi維數的升高，協方差矩陣引數個數以平方增多解決方法，簡化協方差矩陣，變為對角陣 更進一步，對角陣上特徵都相等【各向同性】高斯函式是一個單峰分佈，不能很好的擬合多峰分佈引入隱變數最後再聊介紹下條件高斯分佈求邊...

來確定是否是正態分佈在Python中，可以使用‘ scipy ’的‘ shapiro ’函式執行shapiro - wilk檢驗...

機率分佈函式與機率密度函式的關係：連續型隨機變數X的機率分佈函式F（x），如果存在非負可積函式f（x），使得對任意實數x，有f（x）為X的機率密度高斯分佈透過機率密度函式來定義高斯分佈：高斯分佈的機率密度函式是：均值為μ，標準差為σ高斯分佈...

沒啟用任何訓練資料的時候，圖中顯示的是一個高斯過程的先驗分佈，它使用的是徑向基函式核...

貝葉斯哲學本質：動態的看待世界貝葉斯定理本質：貝葉斯定理是一種基於最佳可用證據（觀察，資料，資訊）計算信念（假設，主張，命題）的有效性的方法...