概率密度

机器学习：原型聚类-高斯混合聚类算法、EM算法原理推导证明

先看高斯分布，若样本n维样本x服从高斯分布，则其概率密度函数为：可以看出，高斯分布完全由均值向量μ和协方差矩阵Σ两个参数确定，把上式概率密度函数记为：p(x|μ,Σ).实际中，样本集可能是来自多个不同的概率分布
supercolar·2022-11-13 11:19

概率密度变换公式 雅可比矩阵_雅克比行列式在连续型随机变量函数分布密度中应用.doc...

雅克比行列式在连续型随机变量函数分布密度中应用雅克比行列式在连续型随机变量函数分布密度中应用摘要：为了使二维随机变量函数概率密度计算公式得到简化，本文首先利用雅克比行列式，应用变量变换定理给出了二维随机变量函数概率密度的计算公式
weixin_39964660·2022-11-11 00:24

概率密度变换公式 雅可比矩阵_【转载】雅克比矩阵与雅克比行列式

最近在学习随机过程，在涉及到随机变量转化求解概率密度函数时，猛然冒出雅克比行列式让我刮目相看，于是再次学习这些东西。
weixin_39814454·2022-11-11 00:23

概率密度变换公式 雅可比矩阵_雅可比行列式【1】定义及一些推导

最近在做应用多元统计的学习的时候再一次遇到了雅可比矩阵这个东西，发现完全想不起来这是什么东西，只记得学习高代和概率论的时候背过这个公式。学数学分析的时候也没有好好学习向量微积分的知识。今天跑步的时候想起一句话：”所有命运馈赠的礼物，其实早已标好了价格“。这个风格项式从英文翻译过来的，而我觉得将”价格“用”代价“一词来代替会更加合适。一点一滴的积累都是有意义的，不知道何时就会用得上，所以一定要对知识
夏天的sunnyrain·2022-11-11 00:21

概率密度变换公式 雅可比矩阵_从理解到认识雅可比矩阵

最近在做应用多元统计的学习的时候再一次遇到了雅可比矩阵这个东西，发现完全想不起来这是什么东西，只记得学习高代和概率论的时候背过这个公式。学数学分析的时候也没有好好学习向量微积分的知识。今天跑步的时候想起一句话：”所有命运馈赠的礼物，其实早已标好了价格“。这个风格项式从英文翻译过来的，而我觉得将”价格“用”代价“一词来代替会更加合适。一点一滴的积累都是有意义的，不知道何时就会用得上，所以一定要对知识
财经故事会·2022-11-11 00:51

概率密度变换公式 雅可比矩阵_雅克比行列式在连续型随机变量函数分布密度中的应用...

龙源期刊网http://www.qikan.com.cn雅克比行列式在连续型随机变量函数分布密度中的应用作者：赵微来源：《新教育时代》2014年第12期摘要：为了使二维随机变量函数概率密度计算公式得到简化
美可琼杰·2022-11-11 00:50

矩阵、概率等

几何意义（SVD）QR分解Cholesky分解协梯度矩阵梯度矩阵实值向量函数的协梯度矩阵实值矩阵函数的协梯度矩阵实值标量函数的HessianHessianHessian矩阵（对称矩阵）实矩阵微分计算公式概率密度函数贝叶斯公式及推断行列式乘法左行右列
雨后的放线君·2022-11-08 18:24

R语言泊松(Poisson)分布实例详解

目录前言ThePoissonDistributionDescriptionUsageArguments1.泊松(Poisson)分布中抽样函数rpois2.泊松分布概率密度函数3.累积概率4.qpois
·2022-11-08 10:44

【浙江大学机器学习胡浩基】07 传统机器学习

目录第一节主成分分析PCAPCA的要求PCA算法流程第二节K-均值聚类(K-meanscustering)k均值聚类的优化目标函数K均值算法的流程第三节高斯混合模型高斯概率密度函数EM算法求高斯混合模型的流程第四节
南鸢北折·2022-11-07 16:30

数学小抄: 概率角度推导Kalman Filter

复习参考:[机器人学中的状态估计]联合概率密度指数部分:([xy]−[μxμy])⊤[ΣxxΣxyΣyxΣyy]−1([xy]−[μxμy])=([xy]−[μxμy])⊤[10−Σyy−1Σyx1][
平凡矩阵·2022-11-06 16:39

概率论与数理统计学习：随机向量（二）——知识总结与C语言实现案例

本期知识点：二维连续型随机向量均匀分布二维正态分布边缘分布边缘分布函数二维离散型随机向量的边缘概率分布二维连续型随机向量的边缘概率密度下面先总结知识点二维连续型随机向量上一期我们学习了二维离散型随机向量
0202ohh·2022-11-01 08:30

概率论与数理统计学习：随机向量（三）——知识总结与C语言实现案例

本期知识点：条件分布条件分布的概念离散型随机变量的条件概率分布连续型随机变量的条件概率密度随机变量的独立性那么首先进入知识总结的环节条件分布☁️条件分布的概念请大家先回忆一下，我们最开始是不是也学过这个啥条件的东西
0202ohh·2022-11-01 08:30

分段概率密度矩估计_高数/线代/概率论--2020考研计算机数学重点

2020年计算机考研进入冲刺阶段，下面新东方在线为您整理了高数/线代/概率论--2020考研计算机数学重点，希望对大家有帮助!一、高等数学的命题规律高等数学是考研数学最灵活的一个模块，并且分值比较高，数一、数三试题占56%，数二试题占78%，因此我们必须引起高度重视。结合10年真题，求函数极限、一元函数求导数与极值、多元函数求偏导与极值、求不定积分、求定积分、求二重积分都是高频题型，这些常规题型学
Orca是只鲸·2022-11-01 07:26

李林为什么是神？22年李林4套卷总结

第一套卷第二套卷第三套卷第四套总结条件极值微分方程+幂级数求和中值定理证明题曲面积分（考曲线积分会结合斯托克斯公式）二次型正交化方程组求解求随机变量函数的概率密度求数字特征李林为什么是神？
LANGZHIZHEN·2022-10-30 02:40

MATLAB实现各种概率密度函数（概率密度/分布/逆概率分布函数）

三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf（cumulativedensityfunction）三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值，函数名以inv（inverse）三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率密度函数
WW、forever·2022-10-28 10:31

高斯核函数 python实现

一元高斯分布公式其概率密度公式如下：核函数(协方差函数)核函数是一个高斯过程的核心，核
Thomas.杨_·2022-10-26 15:03

统计篇（二）-- 概率论、随机过程、信息论知识汇总

4高斯分布4.1一维正态分布正态分布的概率密度函数为:p(x)=12πσe−(x−μ)2/(2σ2),−∞0)\mu,\sigma(\sigma>0)μ,σ(σ>0)为常数。
长路漫漫2021·2022-10-25 19:09

PT_连续型随机变量/分布函数/概率密度

文章目录PT_连续型随机变量/分布函数/概率密度分布函数分布函数的性质基本性质高级性质右连续性:概率区间:从分布律求对应的分布函数连续型随机变量概率密度函数性质其他性质例密度函数&分布函数&概率间的联系例
xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

PT_常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布

/指数分布/柯西分布/正态分布均匀分布性质例指数分布无记忆性例柯西分布正态分布标准正态分布3σ原则3\sigma原则3σ原则一般正态分布标准化常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布从概率密度函数很分布函数的角度描述这一点和离散型随机变量的分布用分布律描述有所区别均匀分布
xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

task_2异常检测方法—统计学习方法

该参数分布的概率密度函数f(x
XYQLTX·2022-10-25 11:45

基于人工蜂群算法的新型概率密度模型的无人机路径规划（Matlab代码实现）

目录1概述1.1研究背景2运行结果3Matlab代码实现4结语5参考文献1概述文章提出一种基于人工蜂群算法的非确定性双向规划机制搜索算法。首先针对不同场景，采用两种方法进行环境建模；其次，结合非确定性搜索机制引入双向规划方法，对人工蜂群算法中食物的产生方式做出改进，优化下一个节点的产生结果，再提出一种新的方法对已产生路径进行优化；最后研究了多无人机协同路径规划的两种模型：不同的起点起飞，同时到达同
我爱Matlab编程·2022-10-24 17:46

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch1.2 概率论基础

ch1.2概率论基础文章目录ch1.2概率论基础@[toc]1.概率论的重要作用1.1从一个小例子到概率基本概念1.2互斥1.3加法与乘法规则1.4联合概率1.5条件概率2.概率的深度应用2.1一维概率密度
Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20

核密度估计KDE概率密度以及累计概率计算

最近在用python复现fluxrank（根因定位）论文，其中用到了核密度估计KDE来计算KPI的变化程度，需要计算累计概率值，网上教程还是挺少的，对于核密度估计算法的原理和实现方式网上教程很多，这里引用一篇，通俗易懂，从零开始实现核密度估计，也有python中sklearn和scipy中自带的API可以直接使用，这里主要记录下怎么实现累积概率函数，分别从sklearn、scipy以及自己实现的方
True | Fasle·2022-10-20 22:06

AI 人工智能之常见概率分布(2)

均匀分布若连续型随机变量具有概率密度：则称X在区间（a，b）上服从均匀分布.记为X～U(a，b)。在两个边界a和b处的f(x)的值通常是不重要的，因为它们不改变任何f(x)dx的积分值。
剑池·2022-10-19 07:47

Q-Q图原理及Python实现

一、累积分布函数与分位数累积密度函数（CDF，CumulativeDistributionFunction）即概率密度函数的积分，公式如下：分位数是指满足的数，例如上四分位数是指累积概率达到75%时所对应的值
Amber-Men·2022-10-19 07:10

Python判断一组数据是否服从正态分布

其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。判断方法KS检验基于累计分布函数的，用于检验一个分布
nsq1101·2022-10-14 15:36

概率扩散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）基本原理

_{\mathcal{X}}\left(\mathrm{x}^{0}\right)x0∼qX(x0)是从输入空间X=RD\mathcal{X}=\mathbb{R}^{D}X=RD采样而来的样本，且用概率密度分布函数
CV科研随想录·2022-10-13 07:19

概率论与数理统计学习笔记（6）——分布律，分布函数，密度函数

目录1离散型随机变量1.1（0-1）分布1.2伯努利试验1.3二项分布1.4几何分布1.5泊松分布2.连续型随机变量2.1分布函数与概率密度函数2.2均匀分布2.3指数分布2.4正态分布2.4.1标准正态分布
野指针小李·2022-10-10 19:31

概率论与数理统计——随机变量及其分布

文章目录随机变量与分布函数1.随机变量2.分布函数3.由分布函数求概率随离散型随机变量及其分布1.一维离散型随机变量2.分布律3.离散型随机变量4.重要分布连续型随机变量1.连续型随机变量的概率密度2.
LateNight_LL·2022-10-10 19:30

数字图像处理(c++ opencv)：图像复原与重建--常见的噪声模型—高斯噪声

文章目录前言一、原理1.概率密度函数及示意图灰度分布表示曲线2.高斯随机数的产生二、代码前言数字图像处理c++opencv（VS2019opencv4.53）持续更新一、原理1.概率密度函数及示意图灰度分布表示曲线
‭刘燚·2022-10-08 11:20

基于SAGE算法的宽带信道参数提取算法的MATLAB仿真

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础首先介绍下最大似然估计（EM）原理，在信号处理中从实测数据中提取一些信道参数，如果想要用相关参数来表述实测数据的话，就要让实测数据转换成信号参数的概率密度函数并且选择的参数值使得它的概率密度最大
fpga和matlab·2022-10-07 12:54

MATLAB 图像滤波器

实验目的–继续熟悉仿真工具MATLAB–巩固图像读取与显示的方法–掌握给图像添加噪声的方法–掌握图像空间域的滤波方法–掌握图像频率域的滤波方法实验原理空间域平滑操作(1)高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布
拔丝憨包·2022-10-05 22:38

机器学习

微积分，求导（包括偏导），泰勒定理，麦克劳林公式，拉格朗日乘数法，方向导数与梯度算法，最小二乘法概率与统计：分布函数（正态分布，伯努利分布，多项式分布，指数分布—时间间隔，泊松分布—时间段内事件发生），概率密度函数
weixin_30388677·2022-10-02 07:25

现代信号处理——参数估计理论（最小二乘估计）

Bayes估计需要知道被估计量的先验概率密度；最大似然估计需要知道似然函数。除了线性均方估计外，最小二乘估计是另一种不需要任何先验知识的参数估计方法，最小二乘估计不需要先验统计特性，适用范围更广。
清泉_流响·2022-10-02 07:25

概率论与数理统计

样本空间与随机事件1.3、频率与概率1.4、古典概型1.5、条件概率1.6、独立性二、随机变量及其分布2.1、随机变量2.2、离散型随机变量及其分布2.3、随机变量的分布函数2.4、连续型随机变量及其概率密度
不败顽童博主·2022-09-30 13:17

概率论与数理统计部分知识点笔记

协方差矩阵3.1.数学期望3.2.方差3.3.协方差与相关系数3.4.矩、协方差矩阵3.4.1.矩3.4.2.协方差矩阵4.多元随机变量的正态分布4.1.多元高斯分布写成协方差矩阵的形式4.2.多元正态概率密度
Cc1924·2022-09-30 13:26

最强损失函数分析：一般自适应鲁棒损失函数

作者||cocoon编辑||3D视觉开发者社区✨如果觉得文章内容不错，别忘了三连支持下哦~文章目录概述广义损失函数概率密度函数实验变分自编码器无监督的单目深度估计快速全局配准任务鲁棒连续聚类任务结论参考文献论文链接
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-09-30 07:10

【算法】07 AM-MCMC算法C++实现

MCMCMCMC简介MCMC方法是基于贝叶斯理论框架，通过建立平衡分布为π(x)\pi(x)π(x)的马尔可夫链，并对其平衡分布进行采样，通过不断更新样本信息而使马尔可夫链能充分搜索模型参数空间，最终收敛于高概率密度区
赖亦无·2022-09-29 16:16

论文笔记：Spatial-Temporal Person Re-identification 时空行人重识别

论文下载：https://arxiv.org/pdf/1812.03282.pdf读前需掌握的知识：Parzenwindow概率密度估计：Parzen窗方法-知乎拉普拉斯平滑：理解朴素贝叶斯分类的拉普拉斯平滑
随便写点笔记·2022-09-27 07:22

第九章 无监督学习

第九章无监督学习第九章无监督学习无监督特征学习主成分分析稀疏编码训练方法稀疏编码的优点自编码器稀疏自动编码器堆叠自编码器降噪自编码器概率密度估计参数密度估计正态分布多项分布非参数密度估计直方图方法核方法
Avery123123·2022-09-23 18:51

python实现图像添加噪声、噪声处理、滤波器代码实现

目录加载图像添加噪声图像傅里叶变换和反变换并可视化图像处理---高通滤波、低通滤波、带通滤波低通滤波器---Butterworth低通滤波器、理想低通滤波器、高斯低通滤波器加载图像添加噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布
L888666Q·2022-09-23 07:04

Python在振动信号处理中的应用（六）：振动信号时域特征提取

文章目录一、概述二、算法原理2.1概率分布函数和概率密度函数2.1.1概率分布函数2.1.1概率密度函数2.2均值、均方根值及方差2.3相关函数2.3.1自相关函数2.3.2互相关函数四、python代码实现五
白银时代_·2022-09-22 07:17

机械故障诊断信号的幅域分析 - 幅值概率密度函数 | 基于python的代码实现，在CWRU轴承数据上实战

机械故障诊断信号的幅域分析-幅值概率密度函数|基于python的代码实现，在CWRU数据上实战**1、随机信号的幅值概率密度函数介绍****2、代码实战**2.1导入包2.2定义CWRU数据读取函数**
故障诊断与python学习·2022-09-22 07:16

机械故障诊断信号幅域分析- 时域统计特征 | 基于python代码实现，在CWRU和IMF轴承数据及上实战

最详细的机械故障信号时域特征分析及实战1、摘要2、有量纲幅域参数计算公式及物理意义3、无量纲幅域参数计算公式及物理意义4、模拟数据代码实战4.1导入包4.2生成模拟正弦数据4.3绘制幅值概率密度函数4.4
故障诊断与python学习·2022-09-22 07:03

概率论-常见分布

概率密度函数(probabilitydensityfunction)Ber(p)为二项(Binomial)分布二项分布是由两个参数nn和pp描述的取值于0,1,…,n0,1,…,n的离散分布。
一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-09-18 15:39

【概率论与数理统计】猴博士 笔记 p24-25 条件概率密度函数、求两个随机变量形成的函数的分布

条件概率密度函数题型如下：已知概率密度，求条件概率密度已知x怎么样的情况下y服从的概率（或y怎么样的情况下x服从的概率），求f(x,y)步骤：对于后两个，是在哪个字母的条件下，哪个字母就在后面。
karshey·2022-09-18 09:42

从贝叶斯滤波到卡尔曼滤波

目录0前言1贝叶斯滤波的三大概率密度函数2卡尔曼滤波的假设3卡尔曼滤波的公式推导3.1预测步的两个公式3.2更新步的三个公式4矩阵形式的卡尔曼滤波5应用实例6参考0前言卡尔曼滤波（KalmanFilter
那天，乌江边上·2022-09-13 18:32

计算建模之EM算法

EM(Expectation-Maximization)算法于1977年提出，被用于解决如下的参数估计问题：已知（或者至少我们的模型如此假定）随机变量XXX服从概率密度函数p(X,Z;θ),p(X,Z;
Castria·2022-09-13 12:59

混合高斯模型

混合高斯模型基本概念混合高斯模型指的是将多个高斯分布进行加权叠加，在数学上就是将多个不同的高斯分布的概率密度函数进行加权叠加，形成一个新的概率密度函数表达式，用于描述当前情形下的样本分布：p(x)=∑k
KPer_Yang·2022-08-30 07:30

概率论和数理统计知识点总结

德摩根律4.完全事件组5.概率的基本公式6.事件的独立性7.独立重复试验8.重要公式与结论随机变量及其概率分布1.随机变量及概率分布2.分布函数的概念与性质3.离散型随机变量的概率分布4.连续型随机变量的概率密度
sta@ma@brain·2022-08-24 16:17
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