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每天五分钟机器学习：为什么多元高斯分布可以解决问题？

本文重点

我们前面学习使用多元高斯分布构造异常检测算法，为什么多元高斯分布就可以解决那个异常点问题，本节课程我们就直观的看一下，为什么它可以？

直观来看

如果不使用多元高斯分布，此时的模型判定边界是

每天五分钟机器学习：为什么多元高斯分布可以解决问题？_第1张图片

 

如果使用多元高斯分布，此时的模型为蓝色的判定边界

每天五分钟机器学习：为什么多元高斯分布可以解决问题？_第2张图片

 

多元高斯分布的判定边界是斜着的，它自动捕捉特征之间的相关性（特征x1和特征x2是线性相关的y=kx的关系）。

现在我们拿到了一个新的样本，我们用多元高斯分布来计算p(x),如果p(x)<ε,那么我们就认为它是一个样本点，所以此时我们的模型肯定会认为这个绿色样本为异常点的，因为它并不在辨别边界内。

高斯核函数可以看成一种多元高斯分布，它的等高线全部沿着轴方向的（x1、x2）

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