深入理解双变量（二元）正态投影：理论基础、直观解释与应用实例

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来源：DeepHub IMBA 本文 约2000字 ，建议阅读 5分钟 本文为你介绍二元投影。 在统计学和机器学习中,理解变量之间的关系对于构建预测模型和分析数据至关重要。探索这些关系的一种基本技术是 双变量投影 bivariate projection 。它依赖于二元正态分布的概念，所以又被称为二元投影。这种技术允许我们根据另一个变量来检验和预测一个变量的行为，利用它们之间的依赖结构，所以在本文中我们统一将其翻译为二元投影。 二元投影有助于 确定在给定另一个变量的特定值时的一个随机变量的期望值 。例如，在线性回归中，投影有助于估计因变量如何随自变量变化而变化。 本文分为3个部分：在 第一部分， 我将探讨二元投影的基础知识,推导其公式并演示其在回归模型中的应用。在 第二部分， 我将提供一些关于投影的直观理解和一些图表,以更好地理解其含 ………………………………