高斯模型

资 源 简 介

高斯模型

详 情 说 明

高斯模型是一种在统计学和机器学习中广泛应用的连续概率分布模型，也常被称为正态分布。它的核心特征表现为对称的钟形曲线，由均值（μ）和标准差（σ）两个参数完全定义。

在实际应用中，高斯模型具有以下特点：1）数据集中分布在均值附近；2）标准差决定曲线的宽窄程度；3）遵循68-95-99.7规则，即约68%的数据落在1σ范围内，95%在2σ内，99.7%在3σ内。

在机器学习领域，高斯模型常用于异常检测、分类问题中的概率估计，以及作为其他复杂模型的基础组件。其数学形式简洁优美，具有良好的理论性质，使得它在各种算法中都占有重要地位。

高斯模型的变体还包括多元高斯分布，能够处理多维数据的相关性，在数据分析和模式识别任务中表现出色。理解高斯模型的性质和应用，是掌握现代统计学习方法的重要基础。