高斯分布

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf
tpHRlIi·2024-09-11 02:47

Fréchet Inception Distance（FID）原理

它假设从真实数据和生成数据中提取的特征都近似服从高斯分布。具体步骤：特征提取：使用预训练的Inception模型分别对真实图像和生成图像进行处理，得到各自的特征向量。
代维7·2024-09-04 12:53

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算
weixin_39807352·2024-09-02 23:54

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础
石 溪·2024-08-31 04:51

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(
章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑
lainegates·2024-08-31 03:48

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

高斯核函数的定义可以表示为一个二维高斯分布函数，表达式如下：G(x,y)=(1/(2*pi*sigma^2))*exp(-(x^2+y^2)/(2*sigma^2))其中，x和y表示图像中的像素位置，sigma
此星光明·2024-02-20 18:14

Opencv中的RNG-随机绘图

在OpenCV中，RNG是一个随机数生成器类，用于生成各种类型的随机数，包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。
忙什么果·2024-02-20 16:45

Echarts绘制任意数据的正态分布图

一、什么是正态分布正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最为重要和常用的分布之一。
tsunami_______·2024-02-20 08:28

机器学习第30天

**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新
熊猫学猿·2024-02-20 05:49

【状态估计】深度传感器与深度估计算法（2/3）

信息融合设深度分布服从高斯分布，P(d)=N(μ,σ2)P(d)=N(\mu,\sigma^2)P(d)=N(μ,σ2)设新观测到的深度也服从高斯分布，P(dobs)=N(μobs,σobs2)P(d_
CS_Zero·2024-02-19 20:05

python作品创意简单,python艺术创作

1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。
chatgpt002·2024-02-19 20:11

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么
单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:57

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:52

3D Gaussian Splatting 应用场景及最新进展【附10篇前沿论文和代码】

3DGaussianSplatting（3DGS）是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布描述的一种光栅化技术，具有高质量和实时渲染的能力。
深度之眼·2024-02-10 10:24

记录pytorch常用的维度转换方法

*********#***生成固定数据***test1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])#***生成随机数据***test=torch.rand(2,4)#***生成符合高斯分布的随机数据
嘿，兄弟，好久不见·2024-02-08 20:30

机器学习之正态分布

正态分布：也称常态分布，又名高斯分布。正态曲线呈钟形，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，也称钟形曲线。
WEL测试·2024-02-06 06:54

机器学习 --- 指数族分布

一、背景二、高斯分布的指数族形式三、对数配分函数与充分统计量的关系三、极大似然估计与充分统计量四、最大熵角度总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！
建模君Assistance·2024-02-05 16:42

高斯模糊

它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。image本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。
默写年华Antifragile·2024-02-04 13:32

ICA：独立成分分析

另一个假设是信号的非高斯性,现实世界的许多信号,诸如绝大多数的语音信号和图像信号即是服从非高斯分布的这个假设的可应用性,带来了独立成分分析的重要特征,即实际信号的统计特性仅用普通的基于二阶统计量方法是不能反映的
try_trying_try·2024-02-03 14:16

Flink实现高斯朴素贝叶斯

在对这类数据使用朴素贝叶斯的时候，我们通常会假定变量服从高斯分布。然后再进行概率计算。
k_wzzc·2024-02-02 08:49

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1
对许·2024-02-01 11:26

Matlab图像处理频域滤波实现——高斯低通、高通、带通带阻滤波器

高斯滤波是图像处理中常用的一种滤波方法，它基于高斯分布的函数来设计滤波器，具有平滑图像的特性。
MatpyMaster·2024-01-30 20:08

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

而高斯分布是由卡尔•弗里德里希•高斯
Shining0596·2024-01-30 02:00

瑞利衰落信道仿真（Python）

ChatGPT答案：importnumpyasnpdefgenerate_rayleigh_channel(num_samples):#生成实部和虚部，均为高斯分布N(0,1/2)real_part=np.random.normal
还有你Y·2024-01-29 08:09

多维高斯分布（多元正态分布）的概率密度函数和最大似然估计

多元高斯分布的概率密度函数fμ,Σ(x)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}f_{\mu,\Sigma}(x)=\frac{1}{(2\pi)^{D/2}}\frac
Chen_Chance·2024-01-26 23:18

二维正态分布的最大似然估计_最大似然估计-高斯分布

预备知识高斯分布的概率密度函数高斯分布的概率密度函数理解通常用「概率密度函数」代替概率，仅仅去比较大小。还有其他的分布，我也没有去深挖:)。而不是直接求出概率。这非常重要！！！求解问题写出这个数据
燕山美发·2024-01-26 23:18

MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法

稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模，并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而，BG模型的离散性会有计算瓶颈。
哥廷根数学学派·2024-01-26 10:03

3d gaussian splatting介绍整理

3D高斯分布是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布中描述的一种光栅化技术，它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。
蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:28

最新发布！2024西安交通大学3D高斯场景分割

传统的场景分割方法通常基于二维图像，而本文提出了一种基于三维高斯分布的方法，可以更准确地对场景进行分割。原文链接：最新发布！2024西安交通大学3D高斯场景分割
3DCV·2024-01-25 04:31

深入理解边缘高斯分布与条件高斯分布

多元高斯分布在统计学和机器学习领域中扮演着关键的角色。在这个分布的框架下，我们经常会遇到边缘高斯分布和条件高斯分布，它们分别涉及了从原始分布中选择一部分变量和在已知条件下计算其他变量的概率分布。
DoYoungExplorer·2024-01-24 13:55

多元高斯分布：边缘分布推导

联合分布二次型可以可以表述如下（参考条件分布博文）：为了积分xb，按照如下进行：1、考虑涉及xb的项；2、配出平方项，使得积分能够更方便的计算；选出涉及xb的项，我们有如下其中可以发现，与xb相关的项被转化为一个高斯分布的标准二次型
DoYoungExplorer·2024-01-24 13:25

混合高斯模型的应用与理解

混合高斯模型数学表达混合高斯模型是一种概率模型，用于对包含多个高斯分布的数据进行建模。在混合高斯模型中，假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分量。
DoYoungExplorer·2024-01-24 09:23

多元高斯分布：条件分布推导

在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。
DoYoungExplorer·2024-01-24 09:22

opencv011 滤波器03 高斯滤波

高斯滤波1.原理高斯函数是符合高斯分布（正态分布）的函数，还记得高斯函数长什么样子吗均值可以简单理解成曲线中间的对称轴，方差越大，越不集中高斯函数的一般形式：高斯滤波就是用符合高
yf743909·2024-01-24 07:14

1986-Minimum error thresholding

该论文假设原始图像中待分割的目标和背景的分布服从高斯分布，然后根据最小误差思想构建最小误差目标函数，最后取目标函数最小时的阈值为最佳分割阈值。
是聪聪黄吖·2024-01-23 23:40

扩散模型： Diffusion Model概念讲解

DiffusionModel课件视频前向扩散过程在原始图像中逐步添加高斯分布随机噪声，直到最后得到完全噪声的图像。反向降噪过程逐步去除噪声图中的噪声，得到最后原图。
WindyChanChan·2024-01-20 19:24

使用PyTorch实现去噪扩散模型

然后从高斯分布中对这些值进行采样，并将其传递到解码器
数据派THU·2024-01-20 12:30

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

第三周：常用的数据分布

1、正态分布正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线
结尾_402b·2024-01-17 19:26

统计学之常见的分布介绍

统计学中常见的分布有：1.正态分布（NormalDistribution）：也称为高斯分布，是最常见的分布之一，具有钟形曲线，对称且均值和标准差可以完全描述该分布。
亦旧sea·2024-01-17 08:39

3D Guassians Splatting相关解读

1、主要思想1.引入了一种各向异性（anisotropic）的3D高斯分布作为高质量、非结构化的辐射场表达；从SFM点云出发，以每个点为中心生成3D高斯分布；各向异性指从各个方向看上去都长得不一样，即把一个点往不同相机位姿上投影的时候会投出不一样的样子
我宿孤栈·2024-01-16 17:38

19正态性和平稳性检验

**正态分布与正态性检验**正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussiandistribution）。
Jachin111·2024-01-16 16:13

深度CV基础——图像噪声和滤波

很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是使用随机过程的描述，也就是用它的高斯分布函数和概率密度分布函数。
徐kun按门铃·2024-01-15 17:29

机器学习 | 无监督聚类K-means和混合高斯模型

2.实验内容用高斯分布产生kkk个高斯分布的数据（不同均值和方差）（其中参数自己设定）。
rookiexiong·2024-01-15 08:23

【非监督学习 02】高斯混合模型

高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。
一碗姜汤·2024-01-14 07:45

OpenCV-22高斯滤波

一、高斯函数的基础要理解高斯滤波首先要直到什么是高斯函数，高斯函数是符合高斯分布的（也叫正态分布）的数据的概率密度函数。
一道秘制的小菜·2024-01-13 10:23

复高斯分布的概率密度函数 probability distribution functions (PDFs)

文章目录服从复高斯分布的单个标量的pdf服从复高斯分布的向量的pdf服从复高斯分布的矩阵的pdf例子服从复高斯分布的单个标量的pdf复高斯分布（ComplexGaussianDistribution）是一种描述复数随机变量的概率分布
快把我骂醒·2024-01-12 13:48

09 Softmax回归+损失函数+图片分类数据集

绿色是似然函数，近似高斯分布，橙色是损失函数的梯度。L2损失函数的意义：当靠近原点的时候，梯度就
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:53
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