E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
概率密度
核密度估计原理及spark&python实现
像平时,我们经常也会用直方图来展示样本数据的分布情况,如下图:但是,直方图有着明显的缺点:非常不平滑,邻近的数据无法体现它们的差别;不同的bins画出的直方图差别非常大;无法计算
概率密度
值。
我就算饿死也不做程序员
·
2023-06-14 10:27
数据挖掘
核密度估计
非参数估计
数据挖掘
python
spark
连续信源的熵与RD
仿照离散信源熵的定义,有连续信源的熵(相对熵)定义为$$H(X)=-\int_{-\infty}^{\infty}f(x)\log(f(x))dx$$其中$f(x)$为连续信源信号$\mathbf{X}$的
概率密度
函数
·
2023-06-14 10:53
信息
自用数图复习-第五章:图像复原与重建(上)
噪声模型噪声性质:1.随机性2.规律性(统计学)噪声
概率密度
函数-一空间独立的噪声每种噪声
德国鸡腿堡广door♂分店
·
2023-06-12 22:03
复习自用-数图
图像处理
【数字图像处理 第五章 图像复原与重建】
数字图像处理第五章图像复原与重建引言5.1图像退化/复原过程的模型5.2噪声模型5.2.1噪声的空间和频率特性5.2.2重要的噪声
概率密度
函数(PDF)高斯噪声实验代码实验结果实验结果椒盐噪声实验代码实验结果实验结果噪声图像及其直方图周期噪声噪声参数估计
笑脸薯饼i
·
2023-06-12 22:32
计算机视觉
深度学习
人工智能
python
图像处理
第5章-图像复原与重建
高斯噪声
概率密度
函数:瑞利噪声
概率密度
函数:爱尔兰(伽马)噪声:指数噪声:均匀噪声:椒盐噪声:周期噪声:图像中的周期噪声通常是在获取图像期间由电气或机电干扰产生的。可通过频率域滤波明显降低。
GC_718
·
2023-06-12 22:01
数字图像处理
算法
python
开发语言
信号的峰度和偏度
偏度信号的三阶矩阵,反映了信号
概率密度
函数的不对称程度。在matlab中有函数skew
傲娇是病得治
·
2023-06-11 17:27
信号处理
概率论
数字图像处理期末复习习题
3.噪声的
概率密度
函数为在实践中建立多种噪声污染状态的模型提供了有用的工具。例如,在
碳水小王子
·
2023-06-11 07:12
图像处理
贝叶斯变分推断
贝叶斯变分推断Abstract现代统计学的核心问题之一是近似难以计算的
概率密度
。这个问题在贝叶斯统计中尤其重要,贝叶斯统计将所有关于未知量的推论都框定为涉及后验密度的计算。
婼谲
·
2023-06-10 19:15
概率论
机器学习
人工智能
数字图像处理——高斯噪声和椒盐噪声区别
高斯噪声高斯噪声是指它的
概率密度
函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。即某个强度的噪声点个数最多,离这个强度越远噪声点个数越少,且这个规律服从高斯分布。
雪野Solye
·
2023-06-10 05:00
图像处理
计算机视觉
图像处理
opencv
图像加噪(高斯噪声和椒盐噪声)
高斯随机变量z的PDF由下式给出:高斯噪声是指
概率密度
函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。
JaxonChan
·
2023-06-10 05:59
matlab
图像处理
17 条件随机场
文章目录17条件随机场——CRF(ConditionRandomField)17.1背景介绍17.2HMM与MEMM的区别17.3MEMM与CRF的区别17.4CRF模型17.4.1CRF的
概率密度
函数
hanhan不是很憨憨
·
2023-06-09 19:03
机器学习-白板推导
机器学习
算法
人工智能
1.Python数据分析项目——二手车价格预测
0/1格式)、特征工程(one-hot编码)数据分析groupby分组求最值数据、seaborn可视化预测拆分数据集、建立模型、训练模型、预测、评估模型数量查看:条形图占比查看:饼图数据分区分布查看:
概率密度
函数图
想成为数据分析师的开发工程师
·
2023-06-09 11:22
数据分析-统计分析
python
数据分析
数据挖掘
机器学习
人工智能
概率论中 PDF,PMF,CDF的含义
概率论中PDF,PMF,CDF的含义在概率论中,我们经常能碰到这样几个概念PDF,PMF,CDF,这里就简单介绍一下PDF:
概率密度
函数(probabilitydensityfunction),在数学中
Mr Gao
·
2023-06-09 06:36
数学
核密度估计
概率分布是统计推断的核心问题,一旦给出联合
概率密度
,就能够回答变量子集之间的所有问题。可以说,参数统计的核心内容就是对密度的估计。
Infinity343
·
2023-06-08 07:24
latex
非参数统计
R
统计学
多元高斯分布的方差最大似然估计
多元高斯分布是指多维随机变量的联合
概率密度
函数服从高斯分布,通常用以下公式表示:p(x)=1(2π)d/2∣Σ∣1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))p(\boldsymbol{x})=\
东风笑西风
·
2023-06-07 14:45
机器学习
概率论
算法
多维高斯分布
多维高斯分布1.
概率密度
函数x为变量,均值与协方差矩阵为参数重点在于指数部分指数部分,可以看作,二者之间得马氏距离马氏距离两点间的马氏距离2.特征值分解对协方差矩阵进行特征值分解,可以得到特殊情况,p=
甚也不会
·
2023-06-07 10:11
python数据分析
结合实例,直观理解正态分布、卡方分布、t分布、F分布和对应的Z检验、卡方检验、t检验、F检验
换一种说法就是统计量Z落在下图所示的标准正态分布
概率密度
函数的大概率区间,也就是
河北一帆
·
2023-04-21 18:49
概率论
python
概率密度
函数估计
首先来看贝叶斯决策,贝叶斯分类器就是根据如下贝叶斯公式来设计的。最常用的就是比较后验概率的大小,进行类别决策。(也就是基于最小错误率的分类器,还有其他的比如基于最小风险,NP决策等)。如何理解呢,说一个例子,比如一个班里面的男女比例为2:1,那么也就是说男生占2/3,女生占1/3。这个呢就叫做类别的先验概率(类别就是男生、女生),对应公式上的p(w)。接着假设这个班上男生翘课的概率为3/4,女生翘
知行流浪
·
2023-04-21 03:23
人工智能
人工智能相关
概率密度函数
参数估计
非参数估计
模式识别
概率密度
函数的参数估计
文章目录前言一、文章重点及流程梳理二、概率论基础知识三、参数估计1.极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation)2.贝叶斯估计前言写作参考概率论书籍、西瓜书、李航《统计学习方法》及其他资料,若有不足请大家不吝赐教!一、文章重点及流程梳理本文目的在于:1、阐述MLE参数估计的思想,并计算参数在正态分布下的估计量2、阐述贝叶斯估计的思想,并介绍贝叶斯估计与MAP的不同点流程梳
HelloKeitei
·
2023-04-21 03:20
机器学习
概率论
机器学习
最大似然估计(
概率密度
函数的估计的参数方法)
最大似然估计有以下几个假设:确定但未知样本独立同分布类条件
概率密度
有确定的函数形式或样本中的各个样本的联合概率为上式反映在不同参数取值下取得当前样本集的可能性参数叫相对于样本集x的似然函数使似然函数最大的是样本
vv428047423
·
2023-04-21 03:18
机器学习数学篇
最大似然估计
概率密度
函数的非参数估计方法
概率密度
函数的非参数估计方法1.Parzen窗方法2.kn近邻估计\qquad直接由样本来估计
概率密度
p(x)p(\boldsymbol{x})p(x)的方法,称为非参数方法(non-parametricmethod
zfoox
·
2023-04-21 03:11
机器学习
python
人工智能
朴素贝叶斯
在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的
概率密度
函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
a0506820fb9f
·
2023-04-20 10:12
科研成果 | 12种分布及其信道模型
文章目录1.基础概念1.1信道建模的意义1.2分布函数和
概率密度
函数1.3连续型随机变量1.3离散型随机变量2.无线信道2.1无线信道损耗类型2.2无线信道衰落分类2.3.无线信道模型仿真2.4.信道模型的典型信道系数
惊鸿若梦一书生
·
2023-04-20 05:28
科研成果
概率论
高斯分布&正态分布
文章目录高斯分布定义高斯分布意义高斯分布的
概率密度
函数推导高斯分布又叫正态分布,是统计学中最重要的连续概率分布。
Jiaxxxxxx
·
2023-04-19 21:29
统计学习方法
机器学习
概率论
算法
人工智能
正态分布(Normal Distribution)
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。标准差:若随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度
数产第一混子
·
2023-04-19 02:12
概率论
概率论
GMM算法
其中高斯分布的
概率密度
函数如下:现在的问题就是如何求α,μ,σ\alpha,\mu,\sigmaα,μ,σ求解最大化极大似然函数:由于无法计算解析解,这里可使用EM算法进行迭代求解,具体细节参考链接.使用
lyyiangang
·
2023-04-18 21:28
视觉算法
算法
python
Python基础语法05:生成泊松分布随机数、绘制密度曲线和分布曲线
_马同学-CSDN博客_泊松分布泊松分布和指数分布:10分钟教程-阮一峰的网络日志(ruanyifeng.com)我们直接给出泊松分布的
概率密度
曲线的结果:下面给出源代码:#泊松分布随机数的生成方法importmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefPoissonDistribution
运筹码仓
·
2023-04-18 04:38
Python常用基础语法剖析
python
概率论
机器学习
8.2 正态总体的参数的检验
学习目标:如果我要学习正态总数的参数检验,我会按照以下步骤进行学习:学习正态分布的基本知识:正态分布是统计学中非常重要的概率分布之一,掌握其基本知识包括
概率密度
函数、期望值、方差、标准差等是非常重要的。
夏驰和徐策
·
2023-04-16 16:17
概率论
概率论
机器学习之乳腺癌预测
EDA数据探索性分析1.描述性统计分析A.查看数据维度(行列数)B.数据统计描述(列名对应的信息)C.查看数据信息(统计学信息)D.缺失处理2.数据可视化A.数据分布情况数据可视化——直方图数据可视化——
概率密度
图数据可视化
943802606
·
2023-04-16 15:46
机器学习
人工智能
python
c语言数组统计结果直方图,信息熵应用随笔2:直方图详解
一、直方图的基本概念在上文中介绍了,要计算联合熵,可以借助直方图提供的
概率密度
估计结果。直方图既是一种精确表示数值型数据分布的统计图。
weixin_39904587
·
2023-04-16 08:58
c语言数组统计结果直方图
MATLAB实现各种离散
概率密度
函数(
概率密度
/分布/逆概率分布函数)
MATLAB实现各种离散
概率密度
函数(
概率密度
/分布/逆概率分布函数)1常见离散概率分布的基本信息2常见离散概率分布计算及MATLAB实现2.1二项分布(BinomialDistribution)2.1.1
WW、forever
·
2023-04-15 23:26
#
MATLAB实现各种基础方法
matlab
连续型随机变量 Continuous Random Variables 及其概率分布
正因为如此,在讨论连续型随机变量的概率分布时,我们更关心的是它在某一个区间上的
概率密度
函数ProbabilityDensityFunction,依然用ƒ(x)表示,这个函数在某个区间上的积分则对应随机变量的取值落在这个区间的概率
拓季
·
2023-04-15 21:24
【Autoware1.14建图与定位】NDT-Mapping与NDT-Matching
如果一组随机向量满足正态分布,那么它的
概率密度
函数为:其中D表示维度,表示均值向量,表示随机向量的协方差矩阵。由于扫描得到的激光点云数据点是三维空间点坐标,所以需要采用三维正态分布。
ClarkWang1214
·
2023-04-15 20:56
NAND VT曲线
VT曲线VT曲线是CELL导通电压
概率密度
曲线CELL被编程到1个状态后,导通电压呈正太分布也可理解为注入到浮删电子数量呈正太分布因为量子效应,不可能精确控制每种状态,每次注入相同数量电子Q&A:为什么
wanshiyingg
·
2023-04-15 20:37
SSD
5.2 中心极限定理
学习目标:要学习中心极限定理,我会采取以下几个步骤:学习基本概念:了解什么是随机变量、样本、总体、
概率密度
函数等基本概念,为学习中心极限定理打下基础;学习正态分布:中心极限定理的核心是正态分布,因此需要深入学习正态分布的基本性质
夏驰和徐策
·
2023-04-15 19:57
概率论
概率论
3.5 二维随机变量函数的分布
学习目标:要学习二维随机变量的分布,我可能会遵循以下步骤:了解基本概念:我会开始学习二维随机变量、联合
概率密度
函数、边缘
概率密度
函数、条件
概率密度
函数、期望值和方差等基本概念,以确保我对这些概念有一个牢固的理解
夏驰和徐策
·
2023-04-15 14:36
概率论
概率论
4.1 随机变量的数学期望
学习目标:如果我想学习随机变量的数学期望,我可能会采取以下步骤:掌握概率论基础知识:在学习随机变量的期望之前,我需要了解概率论的基本概念,例如概率、随机变量、
概率密度
函数等。
夏驰和徐策
·
2023-04-15 14:36
概率论
概率论
3.6 n维随机变量
要学习n维随机变量,我会采取以下步骤:复习相关的数学知识:首先,我会复习多元微积分、线性代数和概率论的基本知识,包括向量、矩阵、行列式、
概率密度
函数、期望、方差等。
夏驰和徐策
·
2023-04-15 14:27
概率论
概率论
3.2 二维随机变量的边缘分布
理解边缘分布的性质,例如边缘
概率密度
函数(或概率质量函数)的积分(或求和)应等于1,以及边缘分
夏驰和徐策
·
2023-04-15 12:35
概率论
高斯分布
一维高斯分布假设一维随机变量X服从高斯分布如下:它的
概率密度
函数见公式为:以上高斯分布曲线取决于两个因素:均值和标准差。分布的均值决定了图形中心的位置,标准差决定了图像
身影王座
·
2023-04-15 01:49
算法
算法
3.1 多维度随机变量及其分布
还要了解二维随机变量的取值范围以及联合
概率密度
函数和联合分布函数的定义。
夏驰和徐策
·
2023-04-14 10:30
概率论
概率论
2.4 随机变量函数的分布
学习目标:学习随机变量函数的分布,我会采取以下步骤:熟悉随机变量的基本概念和分布:在学习随机变量函数的分布之前,需要先掌握随机变量的基本概念和分布,包括离散型随机变量和连续性随机变量的
概率密度
函数、分布函数等
夏驰和徐策
·
2023-04-14 10:00
概率论
概率论
2.3 连续性随机变量
学习连续型随机变量的概念和性质,包括
概率密度
函数、累积分布函数、期望、方差等基本概念和公式。
夏驰和徐策
·
2023-04-14 10:59
概率论
概率论
机器学习进阶day1
求解最大似然估计的步骤:(1)
概率密度
函数相乘得到似然函数(2)对似然函数取对数得到对数似然函数(3)对对数似然函数求导(4)求解赔率公平赔率为概率的倒数真实赔率为公平赔率×α(小于1的系数)PCA的理解实际操作
阿泽学习日记
·
2023-04-13 23:29
机器学习
概率论
人工智能
从信息熵、相对熵到交叉熵损失函数
假定随机变量X的
概率密度
函数为p(x),则其信息熵定义为:H(X)=−∑x∈Xp(x)log2p(x)H(X)=
ZhangTuTu丶
·
2023-04-13 22:55
pytroch
python
机器学习
人工智能
【数据分析4】scikit-learn机器学习
人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率:回归分析和统计分类•高斯过程回归•线性判别分析•最近邻居法•径向基函数核•通过再生模型构造
概率密度
函数
ZEVIN LI
·
2023-04-12 23:24
python
算法
机器学习
数据分析
大数据
概率密度
函数及其在信号方面的简单理解(中)频谱密度函数
概率密度
函数及其在信号方面的简单理解(中)频谱密度函数(中)频谱密度函数傅里叶级数傅里叶变换参考文献后记上学期修了外学院的自动控制原理课,学习非线性控制系统的处理时用到了傅里叶级数,老师就让我稍稍讲下如何从傅里叶级数到傅里叶变换
余睿Lorin
·
2023-04-11 12:29
线性代数
概率论
算法
数字通信学习笔记——自相关函数、随机信号
性质如下:2.实值功率信号的自相关函数定义为:性质如下:随机信号1.随机变量随机变量的分布函数:分布函数的性质:随机变量的
概率密度
函数pdf定义为:
概率密度
函数的性质:随机变量的均值
Lucinda_
·
2023-04-11 12:18
数字通信
学习
连续型随机变量的分布(均匀分布、指数分布、正态分布)
它的
概率密度
函数为:其中,a和b分别为区间的上下限。均匀分布的特点是,它的
概率密度
函数为常数,即该分布内每一个数据点出现的概率都是相等的。
成、谋
·
2023-04-10 12:29
概率论
机器学习
人工智能
概率论
人脑体内扩散张量分布MRI的新框架
扩散张量分布(DTD)MRI利用扩散张量的
概率密度
函数为特征的非交换隔室集合来描述体素内的水扩散,从而有助于探测亚体素的异质性。
茗创科技
·
2023-04-08 23:37
MRI
扩散张量
上一页
3
4
5
6
7
8
9
10
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他