高斯分布

统计学相关-正态分布推导

部分内容引自百度百科正态分布由来:1805年勒让德计算彗星轨道时首次采用了最小二乘法，高斯在1809年时在写>，然后发现其计算过程中会出现误差，在求误差的过程中发现其误差呈正态分布(Normaldistribution)，又称高斯分布
丰。。·2023-08-23 08:17

视觉SLAM⑫----建图（未完）

目录12.0本章内容12.1概述12.2双目稠密重建12.2.1立体视觉12.2.2极线搜索与块匹配12.2.3高斯分布的深度滤波器12.2.4像素梯度的问题12.2.5逆深度12.2.6图像间的变换12.2.7
APS2023·2023-08-22 19:18

Hadoop：数值型数据的朴素贝叶斯分类

假设数据服从一定的分布，通常假设为高斯分布（正态分布），于是只需要从训练数据中计算出每一类每一维度的均值和方差，就可以估计给定任一数值的后验概率。
Zeabin·2023-08-21 20:30

matlab 点云统计滤波

统计滤波器一、统计滤波1、算法原理2、主要函数二、代码实现三、结果展示四、官网代码五、参考链接六、附：距离统计分析直方图一、统计滤波1、算法原理  对每个点的邻域进行统计分析，则点云中所有点的距离假设构成高斯分布
点云侠·2023-08-21 14:28

异常检测（二）——传统统计学方法

异常检测——传统统计学主要内容包括：高斯分布箱线图1.概述统计学方法有效性高度依赖于给定数据所做的统计的模型假设是否成立。
许志辉Albert·2023-08-21 06:43

异常检测-基于统计学的方法

异常检测——基于统计学的方法主要内容包括：高斯分布箱线图1、概述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。
Q_cy·2023-08-19 19:03

sklearn与机器学习系列专题之降维（二）一文弄懂LDA特征筛选&降维

但是，如果用户对观测对象有一定的先验知识，掌握了数据的一些特征，却很难按照预想的方法对处理过程进行干预，可能达不到预期的效果，在非高斯分布的
象牙塔小明·2023-08-19 13:46

高斯分布

高斯分布计算方差和期望过程推导有偏和无偏证明高维高斯分布过程高斯分布：连续变量一种最重要的概率分布：正态分布对于一元实值变量,高斯分布被定义为：其中参数：被叫做均值，被叫做方差，方差的平方根，由给定，叫作标准差
带刺的小花_ea97·2023-08-17 19:55

信息与通信工程面试准备——数学知识｜正态分布｜中心极限定理

正态分布正态分布也被称为高斯分布或钟形曲线（因为它看起来像一个钟），这是统计学中最重要的概率分布，就像我们在大自然中经常看到的那样，它有点神奇。例如，身高、体重、血压、测量误差、智商得分等
alwaysuzybaiyy·2023-08-17 09:27

数学基础--高斯分布详解

1、简介  正态分布（NormalDistribution），又名高斯分布（GaussianDistribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力
jimte_pro·2023-08-15 17:36

OpenCV图像处理——图像平滑

目录图像噪声椒盐噪声高斯噪声图像平滑简介均值滤波高斯滤波中值滤波图像噪声椒盐噪声随机出现的黑白噪声高斯噪声噪声的灰度值符合高斯分布图像平滑简介均值滤波cv.blur(src,ksize,anchor,borderType
醋酸洋红就是我·2023-08-14 19:59

第9周 | 斯坦福 CS229 机器学习

文章目录前言第9周十五、异常检测(AnomalyDetection)15.1问题的动机15.2高斯分布15.3算法15.4开发和评价一个异常检测系统15.5异常检测与监督学习对比15.6选择特征15.7
ReturnTmp·2023-08-14 15:03

机器学习基础（二）

线性回归误差是独立并且具有相同的分布通常认为服从均值为0方差为的高斯分布。
不务正业的猿·2023-08-14 08:09

如何从一个任意的均值 μ 方差 σ^2 的高斯分布中采样得到噪声xt

1）可以首先从一个标准高斯分布（均值0，方差1）中进行采样得到噪声εnoise=torch.randn_like(x_0)2）然后利用μ+σ·ε就等价于从任意均值μ方差σ^2的高斯分布中采样（首先从标准高斯分布中采样得到噪声
代码小白的成长·2023-08-14 04:44

SLAM第12讲 建图实践部分

估计稠密深度的步骤：假设所有像素的深度满足某个初始的高斯分布；当新数据产生时，
思考之路·2023-08-13 04:45

复高斯分布整理

在复高斯分布中，若复随机变量服从如下：那么该随机变量的实部和虚部分别服从如下分布：同时，实部和虚部的期望有如下结论:循环对称复高斯随机变量，参考如下（没懂）：高斯分布及归一化、标准化、零均值化双伽马函数
稳定的穷·2023-08-12 06:28

【生成式AI】Diffusion Model 原理详解

我自己是听B站的课程：李宏毅课程听懂的，感觉讲得很清楚概念模型DiffusionModel的基本思想就是：把一张图片通过TTTstep添加高斯噪声，最后会形成一个高斯分布，N(0,I)\mathcalN
lvzelong2014·2023-08-11 18:36

SLAMBOOK2NOTE_CH1

参考2.高斯分布是什么?它的一维形式是什么样子?它的高维形式是什么样子?https://blog.c
HeoLis·2023-08-11 15:25

中心极限定理和高斯分布

比如LSTM的输出分布是不确定的，但它受到多种不明因素的影响，这时候根据中心极限定理假设它服从高斯分布是一种自然而然的假设。我们或许可以假设L
狐狸的帽子·2023-08-09 13:21

Open3D 进阶（4）高斯混合点云聚类

一、算法原理1、原理概述  高斯混合聚类(GMM)算法假设数据点是由一个或多个高斯分布生成的，并通过最大似然估计的方法来估计每个簇的高斯分布的参数，可以用来对数据进行分类。
点云侠·2023-08-08 10:27

机器学习-吴恩达9(1)-异常检测

本文中对异常检测算法做了小结，主要包含：问题产生高斯分布算法使用场景八种无监督异常检测技术异常检测和监督学习对比特征选择异常检测NoveltyDetection异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，
皮皮大·2023-08-07 20:17

KMeans算法与GMM混合高斯聚类

假设多元高斯分布的协方差为0，方差相同。K-Means算法思想对于给定的样本集，按照样本间的距离，将样本集划分为K个簇。簇内的点尽量紧密连接，而簇间的距离尽量的大。
qw_6918966011·2023-08-07 17:54

风速时程序列变换

实际中的风速时程通常是非平稳的序列，对风速进行短期预测时，需考虑时程序列的自相关性、非高斯分布特性和日非平稳特性。
胡伟成·2023-08-07 07:30

人工智能安全-3-噪声数据处理

0提纲噪声相关概述噪声处理的理论与方法基于数据清洗的噪声过滤主动式过滤噪声鲁棒模型1噪声相关概述噪声类型：属性噪声：样本中某个属性的值存在噪声标签噪声：样本归属类别关于噪声分布的假设：均匀分布、高斯分布
HenrySmale·2023-08-06 22:44

高斯分布的非线性变换

线性变换非线性变换对于非线性问题：这⾥g(·)表⽰g:x→y，是⼀个⾮线性映射。它受零均值⾼斯噪声⼲扰，其协⽅差为R。常用方法就是线性化，取均值处的一阶项，转化为熟悉的线性问题结论：证明：下面将用到SMW恒等变换【参考】《机器人学中的状态估计》
走走走走走走你·2023-08-06 15:16

高斯推断（联合高斯概率密度函数，分解与推断）

对于⼀对服从多元正态分布的变量(x,y)，可以写出它们的联合概率密度函数：根据Bay'srule，，能不能得到条件概率和边缘概率的高斯分布？高斯推断告诉我们是可以的！
走走走走走走你·2023-08-06 15:15

向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差 相关系数

文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布（高斯分布）指数分布期望、⽅差、协⽅差、相关系数期望方差协⽅差相关系数向量与矩阵标量、向量
1 + 1=王·2023-08-06 00:49

数据分布图-python 高斯分布三维等高线图像

折腾了半天发现可以用高斯分布模拟。可以设置rv1,rv2,rv3来控制生成的峰的个数。然后根据调整rv的mu和var来控制生成图像的形状。
_Raymond_·2023-08-05 21:13

高斯白噪声（white Gaussian noise，WGN）

百度百科上解释为“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”，听起来有些晦涩难懂，下面结合例子通俗而详细地介绍一下。
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2023-08-02 17:55

《黑天鹅》读书心得（三）

即使面对符合高斯分布的变量，我们仍会低估我们的错误率。我们的直觉属于
曾行·2023-08-02 09:22

视觉SLAM十四讲笔记 -- 第一讲

A的增广矩阵是：rank(A)rank(A~)不可能出现，因为增广矩阵的秩大于等于系数矩阵的秩（矩阵加入一列，其秩只能增大，不可能变小）高斯分布是什么?它的一维形式是什么样子
炼丹狮·2023-07-30 08:42

【Python机器学习】实验05 贝叶斯推理

准备好每个类别各自的数据4定义数据的均值和方差5定义概率密度函数6对于每个类别计算均值和方差7定义每个类别的先验概率8定义概率密度函数9计算训练集的预测结果10计算测试集的预测结果试试sklearn-1高斯分布试试
Want595·2023-07-29 22:20

2.3.1 条件高斯分布

多元高斯的一个重要性质：若果两组变量是联合高斯分布，那以一组变量维条件，另一组变量同样是高斯分布。
golfgang·2023-07-28 21:35

查理芒格思维模型 —— 费马帕斯卡系统

前言查理元思维模型最早的提倡者，他说这样的好晶体，至少能数出一百个，它们都来自「重要学科的重要结论」查理芒格提在《穷查理宝典》中提到了有100多个思维模型，他尤其强调了：数学：复利原理、排列组合原理、费马帕斯卡系统统计学：高斯分布物理学
goTsHgo·2023-07-28 11:46

RANSAC（Matlab版直线拟合+平面拟合）

clearall;closeall;%%%%%二维直线拟合%%%%生成随机数据%%内点%mu=[00];%均值%S=[12.5;2.58];%协方差%data1=mvnrnd(mu,S,200);%产生200个高斯分布数据
冥冥MSN·2023-07-26 23:04

Alpha稳定分布噪声特性、产生方法及其仿真

前言稳定分布(AlphaStableDistribution)是一种广义的高斯分布，是高斯分布的推广，即高斯分布仅是它的一个特例。
量大龙神魔·2023-07-26 20:25

图像去噪（包含修正的阿尔法均值滤波及通用滤波方法代码）

原理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。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
hututufandou·2023-07-26 20:53

重新考察曲线拟合问题

我们要假定：给定的值，对应的值服从高斯分布，分布的均值为：我们现在使用训练数据{}，通过最大似然方法，来决定参数和的值，似然函数为：对数似然函数为：通过略去最后两项，因为它们和无关，以及便于数学计算进行数字代换后
带刺的小花_ea97·2023-07-26 05:40

图像滤波器

高斯噪声•高斯噪声(Gaussiannoise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。•特别的，如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的任意两个采样样本之
cyy1104·2023-07-25 15:41

部分学校电子信息/通信专业保研面试问题汇总

一、西安电子科技大学-通信学院团队组织的面试，电话面，1v1Q1：请你简述一下信息传输过程Q2：讲一讲调制Q3：二维函数两个维度都为高斯分布，则这个函数整体呈现什么分布？
onon1onono·2023-07-25 09:18

图解统计学 01 | 神奇的正态分布

后来，德国数学家高斯（Gauss）首先将其应用于天文学研究，故正态分布也叫“高斯分布”。高斯的这项工作对后世的科学研究影响极大，以至于德国10马克的钞票上印的是高斯头像和正态分布。
白墨石·2023-07-24 05:42

扩散模型学习笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言前言（注：高斯分布前加乘以项改变其方差）深入浅出扩散模型系列：DDPM架构图解（模型架构篇）
今日计算机视觉·2023-07-23 21:25

【OpenMMLab实战营】第二课: MMPose

方法2D姿态估计：自上而下/自下而上/单阶段/基于Transformer坐标点的输出方式有两种：1.生成二维高斯分布图，再采样出坐标点，优点是输出二维的图像更符合神经网络的特性，最终精度会更高，缺点是计算量大
不思议国住人·2023-07-23 13:48

Python：创建一个满足高斯分布的立方体

（2）然后通过计算每个点到中心点的欧氏距离，并将欧氏距离应用于高斯分布的公式amplitude*exp(-distances**2/(2*sigma**2))，得到立方体的值cube。
胖墩会武术·2023-07-22 05:34

《视觉SLAM十四讲》手写高斯牛顿—笔记记录

笔记记录我们的最终目的：使用高斯牛顿法，拟合参数abc我们的实际小目标：求解增量方程得到ΔX（有了Δx就可以不停的迭代Eabc使得拟合Rabc啦）三个步骤：1、先根据模型生成x，y的真值，并在真值中添加高斯分布的噪声
Y＋Y×Y·2023-07-21 23:02

2019-01-24 多元高斯分布异常检测

多元高斯分布参数拟合问题：标准公式是µ等于你的训练样本的平均值；Σ实际上就是我们在使用PCA时的式子多元高斯分布异常检测多元高斯模型和单元高斯模型之间的关系是单元高斯模型对应于一种多元高斯分布（多元高斯模型的一个特例
奈何qiao·2023-07-21 10:07

图像噪声和滤波

参考下图的例子：高斯噪声高斯噪声是指噪声密度函数服从高斯分布的一类噪声。高斯噪声也叫正态噪声，这种噪声模型经常被用于实践中。
亦枫Leonlew·2023-07-18 19:59

高斯分布和正态分布有什么区别？Gaussian VS Normal

先吐槽也许真有不同，但是一般提“高斯分布”的人，包括论文期刊里面，都是为了显得自己高级，因为正态分布是中学就提过的东西嘛，现在再说好像有点low。。。其实他想表达的就是正态分布，按正态分布理解就可以。
Y Shy·2023-07-18 15:45

2.3.7 学⽣t分布

先丢个链接：https://www.matongxue.com/madocs/580/链接中的学生t分布公式：书中的t分布以下要从高斯分布推导出学生t分布已知高斯分布的精度的共轭分布是Gamma分布。
golfgang·2023-07-17 07:58

机器学习笔记之变分自编码器(一)模型表示

回顾：高斯混合模型高斯混合模型本质上是K\mathcalKK个高斯分布的混合分布。
静静的喝酒·2023-07-16 15:18
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