李燕

摘要： 估计P(x)的分布--密度估计 我们有m个样本，每个样本有n个特征值，每个特征都分别服从不同的高斯分布，上图中的公式是在假设每个特征都独立的情况下，实际无论每个特征是否独立，这个公式的效果都不错。连乘的公式表达如上图所示。 估计p(x)的分布问题被称为密度估计问题（density estimatio 阅读全文

摘要： 高斯分布 高斯分布也称为正态分布，μ为平均值，它描述了正态分布概率曲线的中心点。σ为标准差，σ2为方差，σ描述了曲线的宽度。在中心点附近概率密度大，远离中心点概率密度小。 高斯分布图 概率曲线下方的面积为1（积分为1），概率和为1。μ为中心点，σ为宽度。σ小时图形更尖更高，σ大时图形更矮更宽，因为面 阅读全文

摘要： 异常检测的例子： 如飞机引擎的两个特征：产生热量与振动频率，我们有m个样本画在图中如上图的叉叉所示，这时来了一个新的样本（xtest），如果它落在上面，则表示它没有问题，如果它落在下面（如上图所示），表示这个样本有些问题，在把它交付给客户之前，我们需要对它做进一步的检测。 对异常检测一般化的描述： 阅读全文