总结高数体系
高数知识体系框架
以下感觉直接跳到概率了。
正态分布(高斯分布)
概率密度积分为1,平局值、方差、归一值、归一化调整。
整体
归一化假设,概率密度函数
从求平方入手
构造二重积分
映射到极坐标
最终值为π
根号π
获得一种概率密度函数
高斯分布的高峰值所在的x坐标就是平均值、期望。
下落速度,原始的展宽
标准正态分布
高数知识体系框架
以下感觉直接跳到概率了。
概率密度积分为1,平局值、方差、归一值、归一化调整。
整体
归一化假设,概率密度函数
从求平方入手
构造二重积分
映射到极坐标
最终值为π
根号π
获得一种概率密度函数
高斯分布的高峰值所在的x坐标就是平均值、期望。
下落速度,原始的展宽
标准正态分布
本文标题:人工智能学习笔记-Day08
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