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ML: Anomaly Detection | Multivariate Gaussian Distribution

Source: Coursera Machine Learning provided by Stanford University Andrew Ng - Machine Learning | Coursera Anomaly Detection assumption: Each feature follows Gaussian distribution: $$ x_j \sim N(\mu_j, \sigma_j^2) $$ And they are independent, i.e. for

Gradient Descen-multivariate（吴恩达机器学习：梯度下降在线性模型的应用）

梯度下降算法在Linear Regression中的应用 文章目录 梯度下降算法在Linear Regression中的应用多变量（multivariate）题目：预测房价数据标准化处理Training set输入输出的数据提取并转换成矩阵形式损失函数求解梯度下降算法可视化预测 数据处理过程和单变量类似，原理部分不

SMA TE: Semi-Supervised Spatio-Temporal RepresentationLearning on Multivariate Time Series

这是一篇基于Tapnet修改的文章。 创新点： 1、加入了时间序列的空间信息（也就是variable 轴） 2、是用半监督学习 3、对embedding learning可视化 4、与13个监督学习和4个半监督学习作为baseline （个人觉得，相较于Tapnet，不同的地方主要在于加入了空间信息，和用的是AE框架） A:MTS需要考虑

Python中np.random.multivariate_normal问题

首先看一下一维正态分布的公式：    其中μ为均值，σ为标准差，正态分布的草图如下图所示。    再看numpy提供的函数的参数： multivariate_normal(mean,cov,size=None,check_valid=None,tol=None) 在一维正态分布中，第一个参数mean就是这里的均值μ，第二个参数cov就是方差【公式co

numpy.random.multivariate_normal()函数解析

NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。简单的来水numpy在处理多维数组时会特别的方便，是深度学习的得力助手。 numpy.random.multivariate_normal()函数官方解释是从多元正态分布中随机抽取

多元高斯分布(Multivariate Gaussian Distribution)

from：https://www.jianshu.com/p/d6c8ca915f69 还是对计算机的监测，我们发现CPU负载和占用内存之间，存在正相关关系。 CPU负负载增加的时候占用内存也会增加：     假如我们有一个数据，x1的值是在 0.4 和 0.6 之间，x2的值是在 1.6 和 1.8 之间，就是下图中的绿点：     它明显