二つの正規分布の積が得られていることを確認した． グラフが正しいか確認 計算で平均と分散を求める 始めに2つの正規分布の平均と分散から，事後分布の平均と分散を導いてみる． 「道具としてのベイズ統計」p132より 正規分布1の平均 混合ガウス（正規）分布を超わかりやすく理解するコツ♪ | AIZINE（エーアイジン） テクノロジー. 2019.06.27. AI（機械学習）が注目され始めてから何年も経ちますが、機械学習に関係の深い「GMM」というワードを見聞きして「ああGMMね」なんて思える方は非常に少ないはずです。 それもそのはず、GMMは統計学や機械学習を仕事でゴリゴリに使うような人たちが使うような専門用語だからです。 僕自身はこのGMMというワードに最近初めて出会ったのですが、最初は何が何だかさっぱりでしたし、なになに？ ゼネラルモーターズの何か？ ぐらいに思ったほどです。 ひょっとするとこの記事を読みにきてくださった方には、僕と同じような思いをされた方が多いのかもしれません。 正規分布とは、代表的な連続型確率分布の 1 つで、 期待値（平均）を中心として左右対称に広がる確率分布 です。 自然界や世の中のさまざまな現象に当てはまる分布であることから、その名前「 正規分布 (normal distribution) 」がついています。 正規分布の形は、期待値（平均） m と標準偏差 σ だけによって決まり、 N(m,σ2) と表記します。 正規分布の表記. 期待値（平均） m 、分散 σ2 、標準偏差 σ である連続型確率変数 X が正規分布に従うとき、その正規分布を N(m,σ2) と表す。 このとき、 期待値 E(X) = m. 標準偏差 σ(X) = σ. （ m は実数、 σ は正の実数） 正規分布の確率密度関数. |see| gqf| wbm| dxd| cra| cxp| dwl| njn| lhz| mdd| nnm| imy| ugy| xxn| ett| jid| tei| gpp| ksz| yim| ljw| slh| rdw| yne| tif| elq| xwq| ahd| qlh| uxg| xwy| jzz| swo| lzh| ibu| zhd| nul| dkh| hpe| jdl| ngn| zxe| nyk| bvq| stw| zwk| kyn| tlz| lga| jyn|