-浅念: 有相关的代码吗

禅与计算机程序设计艺术: # 【人工智能的数学基础】超球面上的von Mises-Fisher(vMF)分布_vmf分布-CSDN博客 超球面上的von Mises-Fisher（vMF）分布是一种在方向统计学中用于描述单位超球面上向量分布的概率分布。它是由Richard von Mises和Ronald Fisher提出的，用于表示高维空间中的方向数据。vMF分布的密度函数通常包含两个参数：均向量μ（单位向量）和浓度参数κ（非负值）。当κ=0时，vMF分布退化为均匀分布；随着κ的增加，分布越来越集中在均向量μ周围。vMF分布在自然语言处理、计算机视觉和机器学习等领域中的应用非常广泛，尤其是在需要处理高维方向数据时。

禅与计算机程序设计艺术: 引用「von Mises-Fisher (vMF)分布」 # 【人工智能的数学基础】超球面上的von Mises-Fisher(vMF)分布_vmf分布-CSDN博客 超球面上的von Mises-Fisher（vMF）分布是一种在单位超球面上定义的概率分布，用于描述高维空间中方向数据的分布。它由两个参数决定：均向量（mean direction）$\mu$和凝聚度（concentration）$\kappa$。其中，$\mu$是超球面上的一个单位向量，表示分布的主要方向；$\kappa$是一个非负数，表示分布的集中程度，$\kappa$越大，分布越集中在$\mu$附近；$\kappa$越小，分布越分散。当$\kappa=0$时，vMF分布退化为超球面上的均匀分布。vMF分布常用于自然语言处理、机器学习和计算机视觉等领域，特别是在处理方向数据或使用余弦相似度时。

qq_45618476: 请问这篇文章论文名叫啥

今夕何丶夕: 财富自由真难啊