multivariate-gaussian
다변량 가우시안
여러 변수의 결합 분포를 가우시안으로 가정한 확률분포로서 평균벡터와 공분산행렬로 완전히 규정된다. 우도 함수를 통해 파라미터를 추정할 때 로그우도와 행렬 미분을 사용하여 파라미터의 폐쇄형 해를 유도하는 근거가 된다. 다변량 케이스에서는 공분산의 추정과 관련해 스캐터 행렬 및 센터링 행렬의 개념이 핵심 역할을 한다.
다변량 가우시안
여러 변수의 결합 분포를 가우시안으로 가정한 확률분포로서 평균벡터와 공분산행렬로 완전히 규정된다. 우도 함수를 통해 파라미터를 추정할 때 로그우도와 행렬 미분을 사용하여 파라미터의 폐쇄형 해를 유도하는 근거가 된다. 다변량 케이스에서는 공분산의 추정과 관련해 스캐터 행렬 및 센터링 행렬의 개념이 핵심 역할을 한다.
