ガウシアンモデルは、確率論や統計学で広く使われるモデルで、特にデータが正規分布に従うと仮定する際に用いられます。以下にその特徴をまとめます。 特徴 正規分布: ガウシアンモデルは、データが平均値を中心に左右対称に分布することを前提としています。この分布は、データの多くが平均値付近に集中し、離れるにつれて少なくなる形状を持っています。 パラメータ: このモデルは、平均（μ）と分散（σ²）の2つのパラメータで完全に定義されます。平均はデータの中心を示し、分散はデータの散らばり具合を示します。 応用: ガウシアンモデルは、機械学習、信号処理、画像処理など、さまざまな分野で利用されます。特に、データのクラスタリングや異常検知において重要な役割を果たします。 計算の簡便さ: 正規分布の性質により、計算が比較的簡単で、さまざまな統計的手法と組み合わせやすいという利点があります。 このモデルは、データ分析や予測において非常に強力なツールであり、特にデータが正規分布に近い場合にその効果を発揮します。