高斯分布

[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

PINGPONG技术文档：数据分析三剑客+MySQL+可视化套餐+量化分析+Hadoop仓库

一、数据分析三剑客Numpy多维数组的创建、处理线性函数、矩阵详解Pandas数据结构高斯分布、卡
无双.·2023-09-29 06:23

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
·2023-09-28 09:26

数据分析技能点-正态分布和其他变量分布

文章目录正态分布正态分布和偏差其他常见的单变量分布二项分布泊松分布几何分布和负二项分布多变量和时间序列分布正态分布和其他变量分布总结正态分布正态分布，也称为高斯分布，是一种在数学、自然
Mr数据杨·2023-09-28 09:00

20180711记录

BCELossbinary_cross_entropy（二进制交叉熵）损失，即用于衡量原图与生成图片的像素误差；kld_lossKL-divergence（KL散度），用来衡量潜在变量的分布和单位高斯分布的差异
荔枝芒果过夏天·2023-09-28 03:19

Tensorflow2.x版本initializer正态化变量输出函数

在TensorFlow中，用于初始化变量的正态分布初始化函数有以下几种：1.tf.random.normal：这是一种从正态分布（高斯分布）中随机采样的初始化方法。
dropoutgirl·2023-09-27 11:51

扩散模型 - Diffusion Model【李宏毅2023】学习笔记 Part 1

又出新课程了计算机发展太快了希望有机会再完整学一遍2233正式开始上课---------------------------------------------------------P1生成图片的过程：从一个高斯分布中采样出一个
wangxiaojie6688·2023-09-27 04:12

java中实现正态分布

正态分布(Normaldistribution)正态分布(Normaldistribution)，也称“常态分布”，又名高斯分布(Gaussiandistribution)，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到
qq2064676101·2023-09-24 02:29

逻辑回归-L1，L2正则比较

(12)#生成正负样本各100个num_sample=100#20乘20的矩阵rand_m=np.random.rand(20,20)cov=np.matmul(rand_m.T,rand_m)#通过高斯分布生成样本
王路飞GoGoGo·2023-09-23 02:13

贝叶斯神经网络 BBB 学习中遇到的一些问题

posteriorpredictivedistributionKL散度平均场VIBayesbyBackprop代码重新参数化贝叶斯公式模型概率的公式一开始看了这个https://zhuanlan.zhihu.com/p/98756147假设模型参数满足一个高斯分布
hijackedbycsdn·2023-09-22 14:50

机器学习中分类问题的初步

反而得到的结果是不好的，还有一个问题如果你把class1当作1，class2当作2，class3当3，这样做就相当于默认了class12相近二元分类的任务的步骤类别的个数的概率水系中某一个品种的概率如果找到了高斯分布就可以找打了纪律某一向量的几率问题就是如何找高斯分布很多个高斯函数都能
ElE rookie·2023-09-22 09:29

Bilateral Filters（双边滤波算法）原理及实现（一）

和其他滤波原理一样，双边滤波也是采用加权平均的方法，用周边像素亮度值的加权平均代表某个像素的强度，所用的加权平均基于高斯分布[1]。最重要的是，双边滤波的权重
东Rain·2023-09-20 16:10

21. 概率与统计 - 数学期望、统计描述&分布

文章目录数学期望方差标准差协方差二项分布高斯分布中心极限定理泊松分布Hi,你好。我是茶桁。在上一节中，我们最后有谈到随机变量。在概率论几统计学中，描述一个随机变量的离散程度的有方差、标准差等等。
茶桁·2023-09-20 13:18

高斯函数

转载：深度好文先看伟大的高斯分布（GaussianDistribution）的概率密度函数（probabilitydensityfunction）：对应于numpy中：
雪夜的星_e40c·2023-09-19 21:15

二分类任务：确定一个人是否年收入超过5万美元

文章目录一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验总结一、问题描述学会使用学习到的概率生成模型相关的知识，找出各类别最佳的高斯分布，从而达到通过输入测试，完成二分类任务，成功预测是否该用户年薪达到
CSU迦叶·2023-09-19 17:22

np.log1p( ) 函数的应用

数据平滑处理--log1p()和exmp1()1.数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用og1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布，此步处理可能会使我们后续的分类结果得到一个好的结果。
Kun Li·2023-09-18 07:09

卡尔曼滤波（Kalman Filter）原理浅析-图例分析

5.从矩阵的角度看待问题6.外部影响7.外部不确定性8.利用外部观测值修正估计量9.融合高斯分布10.整合11.总结结语参考前言最近项目需求涉及到目标跟踪部分，准备从DeepSORT多目标跟踪算法入手。
爱听歌的周童鞋·2023-09-18 07:25

神经网络参数初始化

对于一个神经元来说，需要初始化的参数有2类：①权重W②偏置b，初始化为0即可权重初始化方式一、随机初始化（使用的很少）随机初始化从均值为0，标准差为1的高斯分布中取样，使用一些很小的值对参数W进行初始化二
LiLi_code·2023-09-17 21:48

数字信号笔记

它的幅度分布服从高斯分布，而功率谱密度是均匀分布的。加性噪声叠加在信号上的一种噪声，通常记为n(t)，而且无论有无信号，噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或者加性干扰。
m0_61662697·2023-09-17 11:34

【三维重建】3D Gaussian Splatting：实时的神经场渲染

*什么是Tile-basedrasterizer(快速光栅化)三、OVERVIEW四、可微的三维高斯Splatting五、三维高斯自适应密度控制的优化1.优化2.高斯的自适应控制六、高斯分布的快速可微光栅化器
杀生丸学AI·2023-09-17 11:22

伪随机数算法生成高斯分布

伪随机数算法平方取中法（Middle-squaremethod）是个产生伪随机数的方法，由冯·诺伊曼在1946年提出。算法：即x(i+1)=(10^(-m/2)*x(i)*x(i))mod(10^m)平方取中法计算较快，但在实际应用时会发现该方法容易产生周期性明显的数列，而且在某些情况下计算到一定步骤后始终产生相同的数甚至是零，或者产生的数字位数越来越小直至始终产生零。所以用平方取中法产生伪随机数
初七123·2023-09-17 07:00

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。
疋瓞·2023-09-15 08:49

优化改进YOLOv5算法之改进用于微小目标检测的Normalized Gaussian Wasserstein Distance模块(超详细)

目录1NormalizedGaussianWassersteinDistance1.1Motivation1.2方法1.2.1边界框的高斯分布建模1.2.2归一化的高斯Wasserstei
AI追随者·2023-09-15 08:27

离散高斯抽样（Discrete Gaussian Sampling）

DiscreteGaussianSampling的主要目的是从一个离散的集合中随机选择元素，同时遵循高斯分布（Gaussiandistribution）的统计特性。
fumingxiaoshen·2023-09-15 00:01

深度强化学习（1）：基础知识篇

Eg：高斯分布性质：积
Sudaa__·2023-09-14 08:56

卡尔曼滤波

卡尔曼滤波理论1.定义输入2.输入状态量到中间预测状态量3.考虑外部动力和噪声4.高维高斯分布叠加5.从状态域转换为观测域6.生成新的状态作为下次迭代的输入7.整体流程声明：本笔记仅仅为本人学习卡尔曼滤波时所总结
wh_STUDY·2023-09-13 08:47

学习卡尔曼滤波有感

理解和应用卡尔曼滤波既要求有概率统计相关的基础知识，又要对状态方程、矩阵相关的运算方式非常熟悉，虽然还没有完全理解推导过程，但是通过学习，把概率统计中相关的概念：方差、协方差、标准差、无偏估计、贝叶斯准则、高斯分布等含义和来龙去脉重新熟悉了一遍
zhoucoolqi·2023-09-13 08:17

神经网络 03(参数初始化)

（1）随机初始化随机初始化从均值为0，标准差是1的高斯分布（也叫正态分布）中取样，使用一些很小的值对参数W进行初始化。（2）标准初始化权重参数初始化从区间均匀随机取值。
Darren_pty·2023-09-13 06:55

斯坦福 CS229 机器学习中文讲义 翻译完成

机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分独立成分分析第十二部分强化学习和控制线性二次调节，微分动态规划，线性二次高斯分布深度学习反向传播决策树集成学习
布客飞龙·2023-09-09 04:59

样本标准差分母为什么是n-1

举一个例子，如果一个数据集满足高斯分布（NormalDistribution），那当我们提取样本的时候，数据基本上会集
ljm1200·2023-09-07 06:12

使用高斯混合模型进行聚类

它假设数据点是由具有不同均值和方差的多个高斯分布的混合生成的。它可以在某些结果中提供有效的聚类结果。二、Kmean算法有效性K均值聚类算法在每个聚类的中心周围放置一个圆形边界。
无水先生·2023-09-07 04:17

统计学极简入门——数据分布

3个分布很有用，首次接触你可能理解不了，但没关系你知道很重要就行了，接着往下看，我们在介绍三大分布之前，先看一下正态分布和标准正态分布：正态分布（NormalDistribution）正态分布也被称为高斯分布
紫色沙·2023-09-06 05:23

卡尔曼滤波学习笔记

KalmanFilterⅠ、直观理解1、描述2、例子Ⅱ、适用范围1、线性系统2、噪声服从高斯分布Ⅲ、相关公式1、原始公式2、预测公式3、更新公式4、初值赋予5、总结Ⅳ、应用例子Ⅴ、代码实现Ⅵ、公式理解1
__TAT__·2023-09-05 23:57

#PS教程#制作雪花飘落的动态效果

原图效果图详细步骤第一步：打开素材文件第二步：新建图层，黑色填充，执行：滤镜>杂色>添加杂色，数量100，高斯分布，单色第三步：执行：滤镜>模糊>进一步模糊，图像>调整>色阶，属性值分别设为：104，0.41
菁鱼课堂·2023-09-05 17:54

对统计规律的理解与应用

这是因为大数定律，大数定律将最后的统计规律指向高斯分布。那么实际中有没有完全符合统计规律的，答案是没有！原因嘛，一句话，哪有人的脚是照着鞋子的尺寸和形状长的，都是依据人的
xw555666·2023-09-05 15:49

第七章 网络优化与正则化（7.3，7.4，7.5）

为打破上述现象，较好的方式为对每个参数随机初始化固定初始化7.3.1基于固定方差的参数初始化高斯分布初始化均匀分布初始化7
我还是霸霸·2023-09-05 06:56

统计机器学习 -- 目录

概率基础随机变量1随机变量2高斯分布连续分布例子scalemixturepisribarinjeffreypriorstatisticinterenceLaplace变换多元分布定义概率变换jacobianwedgeproduction
雪茸川·2023-09-04 21:03
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