在给定分布方程的情况下用python生成数据集
所以我有一个问题,我们要从给定的PDF p(X)生成数据 我计划创建一个给定的函数,从p(X)生成n个不同的样本 函数应具有以下参数: 创建_数据(dim=2(让它固定),_sam的num_,mean1[],cov1[],mean2[],cov2[]) 这将返回一个(N*2)数组在给定分布方程的情况下用python生成数据集,python,python-3.x,machine-learning,normal-distribution,Python,Python 3.x,Machine Learning,Normal Distribution,所以我有一个问题,我们要从给定的PDF p(X)生成数据 我计划创建一个给定的函数,从p(X)生成n个不同的样本 函数应具有以下参数: 创建_数据(dim=2(让它固定),_sam的num_,mean1[],cov1[],mean2[],cov2[]) 这将返回一个(N*2)数组 P(X) = Q1(X)p(x1/l1) + Q2(X)p(x1/l2) Q1(x),Q2(x) = are given (0.8/0.2 something) p(x1/l1), p(x1/l2) = are g
P(X) = Q1(X)p(x1/l1) + Q2(X)p(x1/l2)
Q1(x),Q2(x) = are given (0.8/0.2 something)
p(x1/l1), p(x1/l2) = are guassian distribution with mean and covariance matrix given