高斯分布也称为正态分布。
假设x是一个实数随机变量，如果x的概率分布服从高斯分布，其中均值为μ，方差为，那么将它记作
。（波浪号读作服从...分布 ）。
高斯分布的概率密度函数看起来将是一个钟形的曲线，μ控制曲线的中心位置，σ控制这个钟形曲线的宽度。因此参数σ有时也称作标准差。这条钟形曲线决定了x取不同数值的概率密度分布。 x取相对中心位置对应的概率值相当大，而x取远处的概率将逐渐降低，直至消失。
高斯分布
一个概率分布曲线下的面积，即阴影区域的积分一定是1，这是概率分布的一个特性。
高斯分布
参数估计问题：参数估计问题就是给定数据集，希望能够估算出μ和σ平方的值。μ就是平均值参数， σ平方表示方差。
参数估计
在机器学习领域，参数估计和
其实区别很小，一般使用
，只要你有一个还算大的训练集。
