• 2025年6月25日 机器学习：高斯分布（其二）-多维高斯分布理解与局限性 本文深入探讨了多维高斯分布的核心概念，包括马氏距离的几何意义、协方差矩阵的谱分解、主成分空间投影，并分析了高维场景下的参数复杂性与模型局限性。通过数学推导揭示了高斯分布在非对角协方差矩阵下的椭圆等高线特性，为理解GMM等扩展模型奠定基础。适合机器学习学习者掌握概率分布的几何直观与计算原理。 【阅读文章】
• 2025年6月24日 机器学习：高斯分布（其一）-极大似然估计与无偏估计 深入探讨一维高斯分布的极大似然估计 (MLE)。本文详细推导了均值 (μMLE) 和方差 (σMLE) 的 MLE 公式，并通过严格的数学证明，论证了均值 MLE 的无偏性，以及方差 MLE 的有偏性，为理解统计估计量的偏差提供了直观且深入的视角。 【阅读文章】
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