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| data_mining:anomaly_detection [2014/08/30 13:06] – [Multivariate Normal Distribution] phreazer | data_mining:anomaly_detection [2014/08/30 15:00] (current) – [Schätzung von $\mu, \sigma$ (Normalverteilung)] phreazer | ||
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| Line 7: | Line 7: | ||
| ===== Schätzung von $\mu, \sigma$ (Normalverteilung) ==== | ===== Schätzung von $\mu, \sigma$ (Normalverteilung) ==== | ||
| - | $\mu_j = 1/m \sum_{i=1}^m x_j^{(i)}$ | + | $\mu_j = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m x_j^{(i)}$ |
| Vektorisierbar als $\mu = 1/m \sum_{i=1}^m x^{(i)}$ | Vektorisierbar als $\mu = 1/m \sum_{i=1}^m x^{(i)}$ | ||
| - | $\sigma^2_j = 1/m \sum^m_{i=1} (x_j^{(i)}-\mu_j)^2$ | + | $\sigma^2_j = \frac{1}{m} \sum^m_{i=1} (x_j^{(i)}-\mu_j)^2$ |
| ===== Evaluierung durch Kennzahl ===== | ===== Evaluierung durch Kennzahl ===== | ||
| Line 54: | Line 54: | ||
| Parameter: | Parameter: | ||
| $\mu$ | $\mu$ | ||
| - | Crosscorrelation Matrix: $\Sigma \in R^{n \n}$ | + | Crosscorrelation Matrix: $\Sigma \in \mathbb{R}^{n \times n}$ |
| Vorteilhaft, | Vorteilhaft, | ||