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多维高斯概率密度函数对协方差矩阵求导
(没有字,全是图,居然因为字数不够不让发首页,只能来凑字数了)
在模式识别与机器学习中,高斯函数,特别是多维的高斯函数占着非常重要的地位。而其中高斯函数对均值和协方差矩阵的求导尤为重要,因为在用ML、MAP 或者其他方法计算最优值的时候,都会用到高斯函数的求导。虽然对均值求导的过程以及形式在很多博客中都有,但是对协方差矩阵求导的推导甚至是形式都寥寥无几。所以这里我把其简易版的推导以及最后的形式给出,以飨读者.
多维高斯概率密度函数对协方差矩阵求导
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