高斯分布

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深度学习中的高斯分布高斯分布(Gaussian Distribution)又称正态分布(Normal Distribution)。高斯分布是一种重要的模型，其广泛应用于连续型随机变量的分布中，在数据分析领域中高斯分布占有重要地位。由于中心极限定理(Central Limit Theorem)的广泛应用，高斯分布在统计学上非常重要。中心极限定理表明，由一组独立同分布，并且具有有限的数学期望和方差的随机变量X1,X2,X3,...Xn构成的平均随机变量Y近似的服从正态分布当n趋近于无穷。另外众多物理计量是由许多独立随机过程的和构

江南才尽，年少无知！

卡尔曼家族从零解剖-(07) 高斯分布积分为1，高斯分布线性变换依旧为高斯分布，两高斯函数乘积仍为高斯。讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接 :卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/133846882 文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示 W X → 官方认证 {\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人 \color{red} 联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官

服从正态分布的正弦函数、余弦函数期望如果X服从均值为 μ \mu μ，方差为 σ 2 \sigma^2 σ2的正态分布，计算sin(X)与cos(X)的数学期望。

卡尔曼滤波表1变量符号对照表数学期望表示为每次可能的结果乘上结果概率的总和。概率论中和统计中的方差反映单个（一维）随机变量的离散程度即随机变量偏离数学期望的幅度大小，方差越大偏离数学期望的幅度越大。