单高斯模型

当样本数据X是一维数据时，高斯分布遵从以下概率密度函数：

$P\left(x|\theta\right) =\frac{1}{2\pi \sigma ^{2}}e^{-{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^{2}}}}$

$\mu$为均值，$\sigma$ 标准差
多维数据时，高斯分布遵从以下概率密度函数：
$P\left(x|\theta\right) =\frac{1}{(2\pi )^{\frac {D}{2}}}e^{-{\frac{(x-\pi)^T\sum(x-\mu)^{-1}}{2}}}$

D为数据维度
$\sum$为协方差
$\mu$为均值

来源：CSDN

作者：AI_LX

链接：https://blog.csdn.net/AI_LX/article/details/103968243