第 5 章 多変量ガウス分布 - Python で学ぶベイズフィルタとカルマンフィルタ (翻訳) - inzkyk.xyz
前章で説明した手法は非常に強力であるものの、一つの変数 (次元) にしか適用できず、広場を動き回る犬の位置と速度といった多次元のデータを表現する方法は提供されない。位置と速度は互いに影響する関係にあるので、g-h フィルタの章で学んだようにこの情報は絶対に捨ててはいけない。本章ではこの関係を確率的に記述す…