Mac上的多元高斯概率密度函数python
我无法使用SciPy及其模块来计算多元高斯分布的概率密度函数。我知道存在这样的模块，但我无法使用它们（我甚至不能导入scipy:我得到的消息是:imporderror:没有名为scipy)的模块。
共有1个答案
它由scipy.stats.multivariate_normal.pdf():http://docs.scipy.org/doc/scipy-dev/reference/generated/scipy.stats.multivariate_normal.html提供。您需要指定均值和方差-协方差矩阵。
在此之前，如果还没有安装scipy，则需要安装。您可以下载.dmg安装包。或者尝试“发行版”，比如Anaconda Python。
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本文向大家介绍python实现beta分布概率密度函数的方法，包括了python实现beta分布概率密度函数的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 以上这篇python实现beta分布概率密度函数的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
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多元高斯分布 介绍 我们称一个概率密度函数是一个均值为$\mu\in R^n$，协方差矩阵为$\Sigma\in S_{++}^n$的$^1$一个多元正态分布（或高斯分布）(multivariate normal (or Gaussian) distribution)， 其随机变量是向量值$X=[X_1\dots X_n]^T$，该概率密度函数$^2$可以通过下式表达： 上一小段上标1,2的说明（
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问题内容： 我有一个直方图（请参见下文），我试图找到均值和标准差以及适合于我的直方图的曲线的代码。我认为SciPy或matplotlib中有一些可以帮助您的东西，但是我尝试过的每个示例都不起作用。 问题答案： 看一下将任意曲线拟合到数据的答案。基本上，您可以使用它来使您想要的任何功能适合您的数据。下面的代码显示了如何使高斯拟合某些随机数据（此SciPy-User邮件列表帖子的贷方）。
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更多关于多元高斯分布 介绍 到目前为止的课堂上，多元高斯分布已经出现在许多应用中，比如线性回归的概率解释、高斯判别分析、高斯混合聚类，以及最近学习的因子分析。在本节的笔记中，我们试图揭开多元高斯函数在最近学习的因子分析课程中引入的一些奇特的性质。本节笔记的目的是让大家对这些性质的来源有一些直观的了解，这样你就可以在作业（提醒你写作业的线索！）中更加明确地使用这些性质。 1. 定义 我们称一个概率密