09. Gaussian 类
Gaussian 类
Gaussian 类
复习资料
先修条件：熟悉高斯分布和二项分布
高斯分布公式
概率密度函数
f(x \space | \space \mu, \sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}
\begin{aligned}
\\ \text{where:}
\\ \mu& \space \text{is the mean}
\\ \sigma& \space \text{ is the standard deviation}
\\ \sigma&^2 \space \text{is the variance}
\end{aligned}
二项分布公式
均值
\mu = n * p
换句话说，正常硬币正面朝上的概率是 (heads) p = 0.5。如果你投掷硬币 20 次，均值将为 20 * 0.5 = 10，即预计有 10 次是正面朝上。
方差
\sigma^2 = n * p * (1 - p)
继续以硬币为例，n 表示投掷硬币的次数，p 表示正面朝上的概率。
标准偏差
\sigma = \sqrt{n * p * (1 - p)}
换句话说，标准偏差是方差的平方根。
概率密度函数
f(k, n, p) = \frac{n\footnotesize{!}}{k!(n - k)!}p^k(1-p)^{(n-k)}
练习
下面几道练习可以检测你对高斯分布和二项分布的理解情况。我们还是推荐大家先复习掌握高斯分布和二项分布再进行后续学习。
概率
SOLUTION:
0后续问题
SOLUTION:
0.19二项分布