Visualize-ML/Book7_Visualizations-for-Machine-Learning

Book07_Ch10_Page4

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Hurricane-k commented

Page4最后一句话“《统计至简》第9章介绍过‘68-95-99.7’法则，图3中 $\pm2\sigma$ 对应约为95%。即约95%样本位于距离平均值1正负2个标准差之内”，但是在《统计至简》的第9章在z-score后， $N(0,1)$ 的平均值应该是0？这里是作者您笔误还是我理解出了问题？

Hurricane-k commented

另外还有一问题在于，即使在看完page3开头提到的11章的多元高斯分布，12章条件高斯分布，13章协方差矩阵，以及20和21章的贝叶斯推断，还是觉得Gaussian Process这里是断开的，和前面的预备知识没有办法联系在一起，尤其是对于kernel在协方差应用那里，感觉是断开的

Visualize-ML commented
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Hurricane-k commented

协方差矩阵本质上也是个核 On Sun, May 28, 2023 at 11:50 AM James Jiang @.> wrote:
…
还需要支持向量机的核技巧。 On Sun, May 28, 2023 at 9:38 AM Carry, H @.> wrote: > 另外还有一问题在于，即使在看完page3开头提到的11章的多元高斯分布，12章条件高斯分布，13章协方差矩阵，以及20和21章的贝叶斯推断，还是觉得Gaussian > Process这里是断开的，和前面的预备知识没有办法联系在一起，尤其是对于kernel在协方差应用那里，感觉是断开的 > > — > Reply to this email directly, view it on GitHub > <#10 (comment)>, > or unsubscribe > https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AZHC6VYO46DON34UNWWBCPDXINIMZANCNFSM6AAAAAAYRWKNPA > . > You are receiving this because you are subscribed to this thread.Message > ID: > </issues/10/1566144247 > @github.com> >

您有看到我提的一个问题吗 是您笔误还是我理解有偏差？

Visualize-ML commented
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谢谢你，高斯分布这部分还需要继续修改，核函数这块还需要再增加一些可视化，把它讲的更透彻一些。请继续批评指正。