高斯分布第4页

R语言的极值统计学、分位数回归、机器学习方法

研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的

Mr.靳靳477302280·2023-10-26 12:25

20230816 图像处理

1.2022-图像检索资料总结-知乎2.高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的原理与python构建3.一篇文章为你讲透双线性插值-知乎4.图像处理基础-图像滤波-知乎5.高斯分布的应用_高斯分布实际用途_又要起名字了的博客

AI-lala·2023-10-26 10:58

（09）OpenCV高斯滤波GaussianBlur

它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。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。

刘优秀_cfc6·2023-10-26 03:06

机器学习：线性回归

并建立数学模型来预测变量；回归分析可以由给出的自变量估计因变量的条件期望；找到最合适的一个超平面来拟合我们的数据点；2、数学推导：x0=13、误差分布误差是独立并且具有相同的分布，服从均值为0，方差为σ2的高斯分布

Little_mosquito_·2023-10-26 02:48

（延伸到协方差矩阵、多元高斯分布、PCA）

协方差(covariance)是一个统计量，是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度，单元维度偏离其均值的程度。那协方差(covariance)呢？如果是一维样本不存在协方差(covariance)，如果是二维（多维）样本呢？比如统计多个学科的考试成绩。仿照方差的定义：来度量各个维度偏离其均值的程度，协方差(covarian

子燕若水·2023-10-25 08:50

Matlab中求取置信区域

逆累积分布函数在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数，如下图1所示，一个变量可以有不同的概率密度函数形式，最简单的如高斯分布

你可真搞笑·2023-10-25 02:36

CenterNet 数据加载解析

本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。

pprpp·2023-10-25 01:57

数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

01==零壹·2023-10-24 20:46

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

深度学习_6_实战_直线最优解_代码解析

其中标准模型如下：其中W和X都为张量，我们训练的模型越接近题目给出的标准模型越好训练过程如下：人造数据集：说人话，自己利用代码随机创造一些有规律的点，组成点集类似这样：上述点集就服从正态分布：正态分布（也被称为高斯分布

Narnat·2023-10-24 04:25

基于统计学方法的异常检测

主要内容包括：1、高斯分布2、箱线图3、HBOS1、概述在统计学方法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由一个统计模型产生，而不遵守该模型的数据是异常点（outlier）。

leslie_uu·2023-10-23 05:00

高斯过程与高斯分布什么关系？

1.命名高斯：高斯分布过程：随机过程定义：在连续域上的无限多个高斯随机变量组成的随机过程。2.与高斯分布的关系？

小猪崽子～·2023-10-22 22:14

python拟合高斯分布_如何在Python中拟合双高斯分布？

我试图使用Python获得数据的双高斯分布(link).原始数据的格式如下：对于给定的数据,我想获得图中所示峰值的两个高斯分布.我尝试使用以下代码(source)：fromsklearnimportmixtureimportmatplotlib.pyplotimportmatplotlib.mlabimportnumpyasnpfrompylabimport

weixin_42486083·2023-10-22 22:14

用c语言编程实现高斯分布,简单几行C语言代码实现高斯分布

由于项目需要产生一个高斯分布，所以去网上查找，结果很多，但是都没有足够的注释或者原理讲解，所以大部分代码都看不懂，也没法确定代码的结果是否正确。因此想从原理上来解决这个问题。

weixin_39787594·2023-10-22 22:43

python 高斯过程_高斯过程

44http://kastnerkyle.github.io/posts/introduction-to-gaussian-processes/简单来说，就是训练数据x和测试数据x*对应的函数f和f*符合高斯分布

欧阳韬涵·2023-10-22 22:43

高斯分布（正态分布）详解

高斯分布一、概念二、详解和例子说明三、判断数据是否服从高斯分布四、高斯分布实际应用一、概念定义：随机变量X服从一个数学期望μ\muμ、方差为σ\sigmaσ的高斯分布，又名正态分布。

我宿孤栈·2023-10-22 22:11

高斯分布与高斯过程

一元高斯分布我们从最简单最常见的一元高斯分布开始，其概率密度函数为：p(x)=1σ2πexp(−(x−μ)22σ2)p(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}exp(-\frac{

湿物男·2023-10-22 22:38

python random -- 随机数

数据分析小鹏友·2023-10-22 18:24

绘制核密度估计图

核密度估计是通过将每个数据点视为一个小的概率分布（通常是高斯分布或其他核函

蓝净云·2023-10-21 16:43

GAN快速入门(Pytorch based, 二维点集生成)

生成器接受一段从各向同性高斯分布中采样的噪声向量，输出我们的目标产物。判别器负责给这个产物打分，判断它像不像真实的物体。

Hαlcyon·2023-10-21 12:48

【Machine Learning】03-Unsupervised learning

UnsupervisedLearning3.1无监督学习（UnsupervisedLearning）3.1.1聚类（Clustering）3.1.2K-均值聚类算法（K-meansClustering）3.1.3高斯分布

MikeBennington·2023-10-19 13:10

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 12 讲建图

文章目录12.2单目稠密重建12.2.2极线搜索&&块匹配12.2.3高斯分布的深度滤波器12.3单目稠密重建【Code】待改进12.3.4图像间的变换12.4RGB-D稠密建图12.4.1点云地图【Code

Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:19

第六讲：非线性优化（上）

概率与统计关系1.2概率密度函数1.3贝叶斯公式1.4矩1.5方差与协方差矩阵1.5.1方差1.5.2协方差矩阵1.5.3方差与协方差的区别1.6统计独立性与不相关性1.7高斯概率密度函数1.7.1一维高斯分布

兔子不吃草～·2023-10-19 07:36

贝叶斯学习

其主流分为朴素贝叶斯和高斯分布下的贝叶斯估计。相关概率知识**先验概率：**指根据以往经验和分析。在实验或采样前就可以得到的概率。

Gowi_fly·2023-10-19 02:42

ICA(Independent Component Analysis)

一、背景：seekstoextracttheseindependentcomponentsandthemixingmatrixofcoefficients,通过线性变换寻求统计独立和非高斯分布的潜变量PCA

MSPM·2023-10-18 18:55

多级反馈队列调度算法模拟实现

还有一个运行方法,此方法就是将所需的运行时间属性减去.传入的运行时间.2.创建进程函数:创建maxp个进程,(应该不超过10,在此创建九个,即暂时不进行进程队列越界处理),其运行时间符合均值为0,方差为20的高斯分布

西瓜刀盹了·2023-10-18 01:00

高斯白噪声中CW，LFM脉冲检测，定量画ROC曲线

LFM又如何理论背景高斯白噪声：高斯白噪声，幅度分布服从高斯分布，功率谱密度服从均匀分布白噪声在功率谱上（若以频率为横轴，信号幅度的平方为功率）趋近为常值，即噪声频率丰富，在整个频谱上都有成分，即从低频到高频

瀛台夜雪·2023-10-17 10:59

np.random.normal()正态分布

高斯分布的概率密度函数numpy中numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None)参数的意义为：loc:float概率分布的均值，对应着整个分布的中心centerscale

weixin_30606669·2023-10-16 13:56

python中的np.random.normal

一先看伟大的高斯分布（GaussianDistribution）的概率密度函数（probabilitydensityfunction）：GaussianDistribution(NormalDistribution

信号挖掘机·2023-10-16 13:56

【numpy】np.random.normal()参数与使用范例

在这里指numpy库用如下方法导入可使用此简写importnumpyasnp参数详解np.random.normal()有以下三个参数np.random.normal(loc,scale,size)loc：高斯分布的均值

清水寺丞·2023-10-16 13:55

np.random.normal

np.random.normal函数是numpy库中用于生成正态分布(也叫高斯分布)随机数的函数。

李健璋·2023-10-16 13:54

PCL点云处理之统计滤波（四）

则点云中所有点的距离应构成高斯分布。给定均值与方差，可剔除3∑之外的点。2、代码

点云学徒·2023-10-16 04:30

线性回归

线性回归的误差项独立并且是由相同的分布的，并且服从均值为0，方程为的高斯分布独立：比如A1和A2两个人一同去银行贷款，他两没关系，互相独立通分布：A1和A2都来

WeDataScience·2023-10-15 13:42

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

2022-1-29第四章机器学习进阶--回归

线性回归极大似然估计例子：房价预测(误差符合高斯分布—均值为0，方差为某定值)对数化（J其实就是目标函数）（目标函数要最小—梯度为0—驻点）(为何不可逆或防止过拟合可以增加扰动)概念：给定k个点，一定存在

YJF-NJU·2023-10-12 23:23

C/C++语言图像处理：各种滤波高斯中值均值

文章目录常见噪声及常用滤波方式一、常见噪声分类：高斯噪声椒盐噪声二、常见滤波方式1、中值滤波2、均值滤波3、高斯滤波三、完整代码常见噪声及常用滤波方式一、常见噪声分类：高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布

虾仁猪心。·2023-10-11 18:53

[PyTorch][chapter 57][WGAN-GP 代码实现]

前言：下图为WGAN的效果图：绿色为真实数据的分布：8个高斯分布红色：为随机产生的数据分布，跟真实分布基本一致WGAN-GP：1判别器D:最后一层去掉sigmoid2生成器G和判别器D:loss不取log3

明朝百晓生·2023-10-09 23:43

吴恩达机器学习（十九）—— 异常检测

1.问题的动机2.高斯分布3.算法4.开发和评价异常检测系统5.异常检测与监督学习对比6.选择特征7.多元高斯分布8.使用多元高斯分布进行异常检测1.问题的动机异常检测是机器学习算法的一个常见应用，

大彤小忆·2023-10-09 16:44

今年较火的扩散模型Diffusion Model

作者：“码上有钱”文章简介：AI-扩散算法欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言项目扩散模型加噪去噪过程原理高斯噪声在深度学习中，高斯噪声通常指的是一种服从高斯分布（正态分布）的随机噪声。

码上有前·2023-10-08 18:46

机器学习笔记第7课：线性判别分析算法

这项技术假设数据具有高斯分布（钟形曲线），因此最好事先从数据

首席IT民工·2023-10-07 16:56

吴恩达机器学习（八）

更正式的定义：建立模型p(x)，将xtest与p(x)进行比较：欺诈检测：寻找网站中操作异常的用户工业生产领域计算机机群管理第一百二十四课：高斯分布正态分布两个参数，均值u；方差σ^2u控制钟形曲线的中心位置

带刺的小花_ea97·2023-10-06 10:31

生成随机数（高斯分布）

高斯分布也称为正态分布（normaldistribution）常用的成熟的生成高斯分布随机数序列的方法由Marsaglia和Bray在1964年提出，C++版本如下：#include#includedoublegaussrand

Xu_Haocan·2023-10-04 23:40

【深蓝学院】手写VIO第4章--基于滑动窗口算法的 VIO 系统：可观性和一致性--作业

T2.证明高斯分布信息矩阵是协方差矩阵的逆2.1证明过程全文读完，文章目的就是为了证明对于Gaussiandistribution，二阶偏导矩阵系数H(HessianMatrix)

读书健身敲代码·2023-10-04 16:22

【Machine Learning】23.Anomaly Detection 异常检测

AnomalyDetection异常检测1.导入2.AnomalyDetection异常检测2.1问题描述2.2数据集2.3高斯分布2.3.1EstimatingparametersforaGaussianExercise12.3.2

KiraFenvy·2023-10-04 03:09

高斯分布的生成

1.如何生成高斯分布?

天之見證·2023-10-04 02:04

（三）激光线扫描-中心线提取

1.光条的高斯分布激光线条和打手电筒一样，中间最亮，越像周围延申，光强越弱，这个规则符合高斯分布，如下图。

FlyWine·2023-10-03 22:53

【深蓝学院】手写VIO第4章--基于滑动窗口算法的 VIO 系统：可观性和一致性--笔记

1.从高斯分布到信息矩阵SLAM问题的建模，MAP->MLE->LSP，我们只关心最大后验分布的那个点这个Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1表示的是每次观测所占的权重，可调，也有方法可以动态地估计出。

读书健身敲代码·2023-10-03 02:58

Anderson-Darling正态性检验【重要统计工具】

Anderson-Darling正态性检验是一种用于确定数据集是否服从正态分布（也称为高斯分布或钟形曲线分布）的统计方法。它基于Anderson和Darling于1954年提出的检验统计量。

铁松溜达py·2023-10-02 05:54

常用数学分布

正态分布（高斯分布）若随机变数XXX服从一个期望μ\muμ，标准差的正态分布σ\sigmaσ，则记为X≈N(μ,σ2)X\approxN(\mu,\sigma^2)X≈N(μ,σ2)，其密度函数为：f(

Hufft·2023-10-01 11:54

使用高斯混合模型拆分多模态分布

GMM是一种生成模型，它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，这些分量通过权重来控制其在数据中的贡献。生成具有多模态分布的数据当一个数据集显示出多个不同的峰值或模态

deephub·2023-09-29 17:29

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