2.3.2 边缘高斯分布

由上一章知道如果联合分布为高斯分布，则条件概率分布也是高斯分布，现在讨论边缘概率分布

和上一章一样，我们从联合分布的指数项的二次型出发，找出边缘分布的均值和方差

再次拿出使用分块精度矩阵表示的二次型公式
$-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(x-\mu) = \\ -\frac{1}{2}(x_a-\mu_a)^T\wedge_{aa}(x_a-\mu_a)-\frac{1}{2}(x_a-\mu_b)^T\wedge_{ab}(x_a-\mu_b)\\ -\frac{1}{2}(x_b-\mu_a)^T\wedge_{ba}(x_b-\mu_a)-\frac{1}{2}(x_b-\mu_b)^T\wedge_{bb}(x_b-\mu_b)$
这次目标是积分出，配出平方能够使得积分更加方便的运算(???)
$首先考虑涉及x_b的项，和x_a相反，有\\ -\frac{1}{2}x_b^T\wedge_{bb}x_b + x_b^Tm = -\frac{1}{2}(x_b-\wedge_{bb}^{-1}m)^T\wedge_{bb}(x_b-\wedge_{bb}^{-1}m)+\frac{1}{2}m^T\wedge_{bb}^{-1}m\\ 其中m=\wedge_{bb}\mu_b-\wedge_{ba}(x_a-\mu_a)$

上面的公式的右边的第一项就是关于的标准的二次型，第二项是与无关的常数项（但与相关）

在上，我们取这个标准的二次型作为高斯分布的指数项(因为剩余的常数项可以直接写道积分外面)，有

为什么要给配平方？？？？
因为高斯分布的系数与均值无关，只依赖于协方差矩阵（在这里是），因此即使均值中有关于的项也没有关系，积分结果与均值无关！！！你就想一个高斯分布，均值只决定了高峰在x轴上的哪个位置上而已。

现在我们来考察的项，因为可以提取出积分外面，暂时不再考虑积分里面的积分结果，结合配方后遗留下来的相关的项（左侧的最后一项）和与在上一章中求过的相关的项，有
$\frac{1}{2}[\wedge_{bb}\mu_b-\wedge_{ba}(x_a-\mu_b)]^T\wedge_{bb}^{-1}[\wedge_{bb}\mu_{b}-\wedge_{ba}(x_a-\mu_a)]\\ -\frac{1}{2}x_a^T\wedge_{aa}x_a+a^T(\wedge_{aa}\mu_a-\wedge_{ab}(x_b-\mu_b))+C\\ =-\frac{1}{2}x_a^T(\wedge_{aa}-\wedge_{ab}\wedge_{bb}^{-1}\wedge_{ba})x_a+x_a^T(\wedge_{aa}-\wedge_{ab}\wedge_{bb}^{-1}\wedge_{ba})\mu_a +C$

可以看出协方差矩阵，均值为

还记得上一章中分块矩阵的逆矩阵的恒等式，不难得出

结论

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Struts2 Pojo（六） Luob. POJO strust2
注意：附件中有完整案例 1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值 2.web配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
struts2步骤 wuai struts
1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter> <filter-name>struts2</filter-name> <filter-class>org.apache.st

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