生成模拟的多维高斯分布数据，协方差矩阵怎么定义 定义是变2113量向量减去均值向量，然后乘以变量5261向量减去均值向量的4102转置再求均值。例如1653x是变量，μ是均值，协方差矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t]，物理意义是这样的，例如x=(x1，x2，xi)那么协方差矩阵的第m行n列的数为xm与xn的协方差，若m=n，则是xn的方差。如果x的元素之间是独立的，那么协方差矩阵只有对角线是有值，因为x独立的话对于m≠n的情况xm与xn的协方差为0。另外协方差矩阵是对称的。一般多变量分布的时候(例如多元高斯分布)会用到协方差矩阵，工程上协方差矩阵也用来分析非确定性平稳信号的性质以及定义非确定性向量的距离(马哈拉诺比斯范数)。
怎么用python表示出二维高斯分布函数，mu表示均值，sigma表示协方差矩阵，x表示数据点
怎么证明广义平稳的高斯信号是严格平稳的 高斯分布即正态分布 一、平稳随机过程的定义：如果对于任意和以及有：则称为严平稳随机过程，或称狭义平稳随机过程。。
高斯过程说它是非参数模型，这点怎么理解？ 刚刚开始学习高斯过程，好多地方还理解不到位。高斯过程可以由均值函数和协方差函数唯一确定，所以在训练…
通过逻辑回归的 sigmoid 函数把线性回归转化到 [0， 1] 之间，这个值为什么可以代表概率？ 我们知道逻辑回归可以通过 sigmoid 函数，把线性回归的预测值限定在[0，1]之间，许多文章笼统或者不假…
