Normal-Wishart distribution
সম্ভাব্যতা তত্ত্ব এবং পরিসংখ্যানে, স্বাভাবিক-উইশার্ট বন্টন (বা গাউসিয়ান-উইশার্ট বন্টন) হল অবিচ্ছিন্ন সম্ভাব্যতা বন্টনের একটি বহু-বৈচিত্র্যময় চার-পরামিতি পরিবার। এটি অজানা গড় এবং নির্ভুলতা ম্যাট্রিক্স (কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের বিপরীত) সহ একটি মাল্টিভ্যারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণের পূর্ববর্তী সংমিশ্রণ। সংজ্ঞা ধরুন গড় এবং কোভ্যারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স সহ একটি মাল্টিভ্যারিয়েট স্বাভাবিক বন্টন রয়েছে, যেখানে একটি উইশার্ট বন্টন রয়েছে। তারপর একটি স্বাভাবিক-উইশার্ট বন্টন রয়েছে, যা বৈশিষ্ট্য সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন বৈশিষ্ট্য স্কেলিং প্রান্তিক বন্টন হিসাবে চিহ্নিত করা হয় নির্মাণ দ্বারা, উপরের প্রান্তিক বন্টনটি একটি উইশার্ট বন্টন, এবং প্রদত্ত শর্তাধীন বন্টনটি একটি মাল্টিভ্যারিয়েট স্বাভাবিক বন্টন। প্রান্তিক বন্টন হল একটি মাল্টিভ্যারিয়েট টি-বন্টন। পরামিতিগুলির পশ্চাদবর্তী বন্টন পর্যবেক্ষণ করার পরে, পরামিতিগুলির পশ্চাদবর্তী বন্টন হল যেখানে স্বাভাবিক-উইশার্ট এলোমেলো বৈচিত্র্য তৈরি করা এলোমেলো বৈচিত্র্যের উৎপাদন সহজবোধ্যঃ পরামিতিগুলির সাথে একটি উইশার্ট বন্টন থেকে নমুনা এবং গড় এবং বৈচিত্র্য সম্পর্কিত বন্টন সহ একটি মাল্টিভ্যারিয়েট স্বাভাবিক বন্টন থেকে নমুনা স্বাভাবিক-বিপরীত উইশার্ট বন্টন মূলত নির্ভুলতার পরিবর্তে বৈকল্পিকতা দ্বারা প্যারামিটারাইজ করা একই বন্টন। স্বাভাবিক-গামা বণ্টন হল এক-মাত্রিক সমতুল্য। মাল্টিভ্যারিয়েট নরমাল ডিস্ট্রিবিউশন এবং উইশার্ট ডিস্ট্রিবিউশন হল উপাদান বিতরণ যা থেকে এই বিতরণ করা হয়। নোটস রেফারেন্স বিশপ, ক্রিস্টোফার এম. (2006)। প্যাটার্ন স্বীকৃতি এবং মেশিন লার্নিং। স্প্রিঙ্গার সায়েন্স + বিজনেস মিডিয়া। মাল্টিভ্যারিয়েট কন্টিনিউয়াস ডিস্ট্রিবিউশন পূর্ববর্তী ডিস্ট্রিবিউশনগুলিকে একত্রিত করে সাধারণ ডিস্ট্রিবিউশন