ガウシアンモデルは、確率論や統計学で非常に重要な概念で、特にデータの分布を表現するために使われます。以下にその特徴をまとめます。 定義: ガウシアンモデルは、データが正規分布（ガウス分布）に従うと仮定するモデルです。正規分布は、平均値を中心に左右対称のベル型の曲線を描きます。 特徴: 平均と分散: ガウシアンモデルは、データの中心（平均）とばらつき（分散）をパラメータとして持ちます。これにより、データの特性を簡潔に表現できます。 応用範囲: 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。 実例: 例えば、身長や体重などの自然現象は、ガウシアンモデルで表現されることが多いです。多くの人の身長が平均値の周りに集まるため、正規分布に近い形になります。 このモデルは、データ分析や予測の基礎を築くために非常に役立ちます。理解を深めることで、より複雑なデータの解析にも応用できるようになりますよ。