私はMATLABの初心者ですが、今では2次元ガウス分布を作成してニューラルネットワークを学習しようとしています。私は公式文書のコードを見つけました。MATLAB - ガウス分布データの意味。 （ニューラルネットワークで）
mu = [0 0];
Sigma = [.25 .3; .3 1];
x1 = -3:.2:3; x2 = -3:.2:3;
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2);
F = mvnpdf([X1(:) X2(:)],mu,Sigma);
「mu」はデータの平均値です。シグマは、 標準偏差に関連するものです。しかし、私はちょうどmesgridと間隔（x1、x2）のアイデアは得られません。これらのコードの幾何学的意味
また、機械学習やデータサイエンスでグアシー分布が重要なのはなぜですか？すべてのコースがこの言葉を続けて言い続けるからです。
メッシュグリッドは基本的なMATLAB関数であり、ニューラルネットワークやガウス分布には特に関係しません。 Matlabのthe documentationをチェックしてください。
ガウス分布（正規分布とも呼ばれます）は、いくつかの優れた統計的性質があるため、データスキューにとって重要です。残念なことに、すべてをコンパクトな方法で記述することは難しく、これはプログラミングについての質問ではなく、統計に関する詳細です。
（x1、x2）のいくつかの指定されたペアのガウスPDF（確率密度関数）の値を返すだけで、サンプルを生成すると期待しているので、あなたが提供するコードは混乱しているようです。 たとえば、F = mvnpdf（a、b、mu、Sigma）は、平均μおよび共分散行列Sigmaを持つ多変量ガウス分布に従うと、x1 = aおよびx2 = bの確率を返します。
スタックオーバーフローにいる、私はあなたの質問のMatlabの側面に焦点を当てています：あなたは（関数randnのMATLABヘルプから取られた）次のようなものを使用することができる2-Dガウスの100個のサンプルを生成するために：
を mu = [1 2];
Sigma = [1 .5; .5 2];
R = chol(Sigma);
z = repmat(mu,100,1) + randn(100,2)*R;
配列z = [x1、x2]には、探しているx1とx2ベクトルが含まれています。
上記のコードが本当にそのようなサンプルを生成する理由について統計的な教科書やウィキペディアがあなたに納得できるかもしれません。最後のコード行は、ガウス分布（または他の楕円分布）の素敵なプロパティの1つに関連しています。
私はちょうど私たちがガッサン分布データのセットを作るために間隔を与える必要がないのです。 – Pwan
@Pwan meshgridの入力を参照している場合、実際には入力として間隔を取らない。代わりに2つのベクトルが必要です。 - これらのベクトルは、後でpdfを計算したい点です。 –
あなた。 2つのベクトルがあります。しかし、その中のデータは-3から3の間です。もしそれを-100から100に変更すればどうなりますか？ここで重要なアイデアは何ですか？ありがとう – Pwan