異常檢測使用多變量高斯分布（Anomaly detection using the multivariate Gaussian distribution）

估計μ和Σ：

然后將μ和Σ加進異常檢測算法之中：

原來的模型之中，Σ除了對角線之外，其他的元素都為0，所以原來的模型的投影是和X軸Y軸對稱的，也就是說是多變量高斯分布的特例：

對比：
原始模型中我們可能需要創建新的特征，但是在多變量高斯分布我們不需要創建新的變量（對比之前的投影來看）。

使用多變量高斯分布，當Σ不可逆時，我們需要增加m、減少多余的特征（線性相關）。

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