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首先，我们来谈谈高斯回归方程。也许大多数人不知道高斯回归方程是什么？
高斯消去法是线性代数规划中的一种算法，可用于求解线性方程组。
高斯信号是一种概率密度分布为正态分布的随机信号。工程上通常用偏度s和峰度K来描述。
高斯随机过程的偏度和峰度等于零，但其中至少有一个不等于零。S和K的定义如图所示。偏度是随机信号的对称分布的偏度的度量。偏度不等于零的信号必须服从非对称分布。峰度表示统计频率曲线接近分布中心时的近似状态。它不仅可以用来区分高斯信号和非高斯信号，还可以进一步将非高斯信号分为亚高斯信号（峰度值小于零）和超高斯信号（峰度值大于零）。在工程仿真应用（如随机振动分析和疲劳可靠性分析）中，经常需要模拟具有特定功率谱、偏度和峰度的非高斯随机过程。引自“具有特定功率谱密度、偏度和峰度的非高斯随机过程的数值模拟”。
均匀分布就是均匀分布，高斯分布就是高斯分布，高斯分布也叫正泰分布。均匀分布是指在一个大区域内，数据出现在任何小区域的概率是相同的。高斯分布意味着在大范围内，数据会出现在某些区域。
好像我读过一篇帖子说会有。
如果说《模拟人生2》是《模拟人生》的续集，那么《模拟人生3》可以看作是《模拟人生》的前传，那么高斯和贝拉就是其中的孩子。
高斯过程又称正态随机过程，是一种普遍而重要的随机过程。
通信信道中的噪声通常是高斯过程。所以也叫高斯噪声。一般来说，在任意时刻t观察随机过程，如果随机变量的概率分布满足高斯分布，则随机过程为高斯过程。
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