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不,它所代表的是对应x=2时的一个随机变量X_{x=2}"正好"出现的点罢了,本质上对应x=2的是一个随机变量而不是一个确定的点。
除此之外,若是GP的样本,还需要满足的是,任意个点(对应不同时刻的随机变量)联合需要服从多元高斯分布。
因此GP的分布就是对于时间域上所有随机变量的联合分布。
一个GP可以被mean和covariance function共同唯一决定!:
一个高斯分布可以被mean和variance共同唯一决定
多元高斯分布可以对mean vector和covariance matrix共同唯一决定。
表达形式,而不是样本唯一,比如上面的图片就是来自同一个GP的不同样本。
GP在机器学习中的应用中,一般数据需要进行预处理,而归零中心常常是必须做的。不过,除了0以外,一些线性的mean function也是可以被考虑的。
covariance function = kernel fcn
common function:
image.png
“满足高斯分布的随机变量”?????
举个并不太恰当的例子,倘若你人生的每一个时刻看做一个随机变量,且都是满足高斯分布,那么你的人生就可以看做一个高斯过程,既有很多确定的东西,确定的是mean和kernel,如你的人生中你起点决定的你人生的大致范围,又有极大地不确定性,本质还是随机变量的整体,就像你可以凭借自身的努力改变很多东西,这就是属于你的高斯过程。
概率密度函数 for 正态分布服从正态分布:某某变量『服从正态分布』,意思就是可以用正态分布来描述该变量。某种程度上,可以把『服从』当成『(已被)驯化』理解。当我们能用某个已知的分布模型描述一个变量的时候,则可以设想成该变量已被『驯化』,对该变量进行分析就不需要重新建模,而可以直接套用对该分布的既有知识去解决问题,省略了好多烦心事。
作者:niaocu
链接:https://www.zhihu.com/question/36674692/answer/68544116
来源:知乎
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高斯分布曲线.jpg
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