一、多元高斯分布简介　　

　　假使我们有两个相关的特征，而且这两个特征的值域范围比较宽，这种情况下，一般的
高斯分布模型可能不能很好地识别异常数据。其原因在于，一般的高斯分布模型尝试的是去
同时抓住两个特征的偏差，因此创造出一个比较大的判定边界。

　　下图中是两个相关特征，洋红色的线（根据ε 的不同其范围可大可小）是一般的高斯分
布模型获得的判定边界，很明显绿色的X 所代表的数据点很可能是异常值，但是其

最新文章

1. Cocos2d-x 3.2 学习笔记（十六）保卫萝卜 游戏主循环与定时器
2. 前端mvc框架backbone.js入门
3. POJ3013 Big Christmas Tree（最短路径树）
4. 一道考验你设计能力的C++编程题
5. Android listview 的应用
6. R与数据分析旧笔记（八）多重共线性
7. linux 升级yum对应的python
8. md5加密 bas64加密
9. mpeg4文件分析(纯c解析代码)
10. 【小程序】页面无法更新tabbar角标属性时
11. 教你写Makefile（很全，含有工作经验的）
12. UIKit-UIBezierPath
13. celery在Django中的应用
14. promise顺序执行，返回结果存放在数组
15. bootstrap table 插件 搜索
16. Windows下面安装和配置Solr 4.9（二）
17. centos环境下创建数据库和表的方法
18. WebService,ASMX文件使用XML格式数据传递参数、验证与获取XML格式返回值的一种方式
19. 方程式漏洞之复现window2008/win7 远程命令执行漏洞
20. 2018-11-21 ko.pureComputed的使用

热门文章

1. python实现常见排序算法
2. shell判断进程是否存在
3. 分布式队列神器 Celery
4. 【Idea】好的插件集合，持续更新
5. Python 列表切片陷阱：引用、复制与深复制
6. Github 上怎样把新 commits 使用在自己的 fork 上
7. Kafka文件存储机制及partition和offset
8. c# List列表数据转换成树形结构
9. 微服务框架——SpringCloud（二）
10. jmeter主要函数助手功用说明