高斯分布

LLFlow 论文阅读笔记

本文将低光图像质量增强建模为：给定低光图片作为条件，正常光照的图像条件分布在以gt为均值的高斯分布上流模型就是一个可逆可导的函数映射，因此上述分布可以分解为，流模型（即Θ(xref;xl)\Theta(
sysu_first_yasuo·2023-07-15 23:02

基于广义正态分布优化算法的函数寻优算法

正态分布又称高斯分布，是描述自然现象的重要工具。正态分布可以定义如下：假设一个随机变量xxx服位
心️升明月·2023-07-15 04:38

【Matlab】智能优化算法_广义正态分布优化算法GNDO

正态分布也称为高斯分布，是描述自然现象的一个非常重要的工具。正态分布可以定义如下。
敲代码两年半的练习生·2023-07-15 04:30

python优化库scipy.optimize测试（notebook版本）

代码链接notebook数据准备使用一个混合高斯分布作为测试（两个均值不同的高斯分布相加），存在两个极值点(-1,-1)和(1,1)#二维正态分布生成函数defgaussian2d(x,y,x_mean
季马宝宝·2023-07-14 10:54

从状态估计到非线性最小二乘推演------状态估计，最大后验，最大似然，最小二乘，高维高斯分布，非线性优化推导

"国君含诟"0.引入1.状态估计2.具体求解状态估计==>最小二乘引出注意：本节及下一节，我们将会围绕该问题展开----噪声中恢复数据进行视觉SLAM\color{red}噪声中恢复数据进行视觉SLAM噪声中恢复数据进行视觉SLAM0.引入      \;\;\;至此，(视觉)理想且经典的SLAM问题已经弄清楚了      \;\;\;之前SLAM的运动和观测都是基于理想情况下的，实际中我们要做的
终问鼎·2023-07-13 19:23

5.高斯牛顿方程的具体例子

求解满足如下方程的曲线其中为待求曲线参数，为引入的高斯分布噪声，满足,假设有对关于的观测点，要通过这些点来推测具体的曲线参数记第对观测点误差为定义对该点的误差进行平方再求和写成最小二乘的形式于是我们根据第
光能蜗牛·2023-06-22 16:55

两个多维高斯分布的Kullback-Leibler divergence(KL散度)

两个高斯分布分别为：p(x)=N(xj;μ,∑)=1(2π)n2∣∑∣12exp{−12(x−μ)T(∑)−1(x−μ)}p(x)=N(x_j;\mu,\sum)\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
philpy_used·2023-06-21 18:07

吴恩达471机器学习入门课程3第1周——异常检测

异常检测1导包2-异常检测2.1问题陈述2.2数据集可视化您的数据2.3高斯分布2.2.1估计高斯分布的参数2.2.2选择阈值ϵ\epsilonϵ2.4高维数据集异常检测实现异常情况检测算法，并应用它来检测网络上的故障服务器
贰拾肆画生·2023-06-18 22:40

系列文章之一文纵览机器学习——无监督学习 (算法)（4）：PCA (主成分分析) | LSA (潜在语义分析)|NMF (非负矩阵分解)|LLEDA | k-means | 混合高斯分布 |t-SNE

到不了的都叫做远方，回不去的名字叫家乡。作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家无限进步，一起追光！&#
追光者♂·2023-06-18 11:25

机器学习笔记——11 混合高斯模型(Mixtures of Gaussian)：利用EM算法估计参数

但是混合高斯模型中，样本数据并不是来自一个单一的高斯分布，而是来自多
_Volcano·2023-06-18 09:51

简要介绍 | 多传感器融合中的卡尔曼滤波

卡尔曼滤波器主要用于带有高斯分布噪声的线性动态系统。它在预测系统状态和纠正预测状态方面有两个主要步骤。
R.X. NLOS·2023-06-17 19:25

StatQuest——生物信息相关原理的入门系列(二)

推荐视频：（1）“正态分布/高斯分布”，“标准差”都是好熟悉的名字，你知道它们到底是什么吗？为什么正态分布的曲线有的是“瘦高的”，有的是“矮胖的”，它们的区别是什么？
生信start_site·2023-06-16 09:18

异常数据检测 | Python实现基于高斯概率分布的异常数据检测

文章目录文章概述模型描述源码分享学习小结参考资料文章概述高斯分布也称为正态分布。它可以被用来进行异常值检测，不过我们首先要假设我们的数据是正态分布的。不过这个假设不能适应于所有数据集。
算法之旅·2023-06-16 02:44

邱锡鹏《神经网络与深度学习》学习笔记

3.机器学习中常用的损失函数4.经验风险最小化：5.结构风险最小化：6.似然函数是高斯分布函数的累乘
爱不持久·2023-06-13 05:46

权重初始化方法

随机初始化深度模型中一般都能用，但有缺陷：随机数生成其实也是在均值为0、方差为1的高斯分布中采样，当神经网络的层数增多，激活函数（tanh）的输出值越接近0，会导致梯度非常接近0，然后梯度消失pre-train
卖女孩的潇火柴·2023-06-12 08:11

信号的峰度和偏度

信号的峰度和偏度信号的高阶矩偏度峰度信号的高阶矩信号的均值、均方值和方差能全面反映高斯分布的随机信号特征，比如说幅值情况、能量变换情况，不过单单只是这几种随机信号特征，并不能完美的描述数学模型的偏移或陡峭程度
傲娇是病得治·2023-06-11 17:27

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

自用笔记，未完待续，以及CSDN的Markdown环境有点差，Typora移植过来乱码了，修了一下，排版勉强还能看转载请注明出处文章目录1.简介2.提出方法2.1方法概述2.2一个单高斯分布的简单例子。
陈三章·2023-06-10 22:19

变分自编码（VAE）

1.变分自编码(VAE)是连续无限维高斯分布的混合模型2.给定Z,变量X所服从的分布可以据具体情况而定，一般是高斯分布3.利用变分推断对VAE模型进行参数学习4.学习过程中，根据样本求得后验是编码过程，
整得咔咔响·2023-06-10 19:13

第三章 图像的低通与高通滤波

文章目录前言一、卷积操作二、低通滤波1.方盒滤波与均值滤波2.中值滤波3.高斯滤波3.1高斯分布3.2滤波流程3.2OpenCV代码及手动实现4.双边滤波4.1原理4.2OpenCV代码实现二、高通滤波
穆_清·2023-06-10 09:19

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

两个高斯分布之间的KL散度

一元高斯分布的概率分布函数为f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2.(1.1)f\left(x\right)=\frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}{e^{-\frac{{{{\left
峡谷相对论·2023-06-09 23:00

二项分布、泊松分布，正态分布（高斯分布）之间的联系与区别

基础知识二项分布有两个参数，一个n表示试验次数，一个p表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数n无限增加，而p是n的函数。1.如果np存在有限极限λ，则这列二项分布就趋于参数为λ的泊松分布。反之，如果np趋于无限大（如p是一个定值），则根据德莫佛-拉普拉斯(De’Moivre-Laplace)中心极限定理，这列二项分布将趋近于正态分布。2.实际运用中当n很大时一般都用正态分布来近似
张亚楠··2023-06-08 19:32

EM算法实现对iris数据集和meat数据集的分类【MATLAB版本】

混合模型是相对于单高斯模型而言的，对于某个样本数据而言，可能单个高斯分布不能够很好的拟合其特征，而是由多个高斯模型混合加权而成（我们假设为Ｋ个），我们通过EM算法就可以求解出有未知参数情况的高斯模型的分布
书中藏着宇宙·2023-06-08 19:40

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

机器学习之LASSO，岭回归

线性回归采用一个多维的线性函数来尽可能的拟合所有的数据点，最简单的想法就是最小化函数值与真实值误差的平方（概率解释-高斯分布加最大似然估计）即有如下目标函数：其中线性函数：构建好线性回归模型的目标函数之后
甚也不会·2023-06-07 10:11

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

【数据统计】— 极大似然估计 MLE、最大后验估计 MAP、贝叶斯估计

MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计极大似然估计、最大后验概率估计(MAP)，贝叶斯估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate，MLE)MLE目标例子:扔硬币极大似然估计—高斯分布的参数矩估计
之墨_·2023-04-21 02:02

科研成果 | 12种分布及其信道模型

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2.5.信道建模的典型方法3.符合不同分布的随机数仿真（matlab）3.1仿真方法3.212种信道模型3.3均匀分布3.4正态分布（高斯分布
惊鸿若梦一书生·2023-04-20 05:28

概率论笔记（六）一维正态分布/二维正态分布/多维正态分布

文章目录一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布各向同性的高斯分布（球形高斯分布）指的是各个方向方差都一样的多维高斯分布
Studying_swz·2023-04-20 04:47

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

正态分布(Normal Distribution)

目录正态分布定义标准化标准正态分布正态分布定义正态分布（NormalDistribution），又名高斯分布（GaussianDistribution）。
数产第一混子·2023-04-19 02:12

2018.7.5【泛读】Nonparametric Variational Auto-encoders for Hierarchical Representation Learning

这篇文章指出vae模型使用简单的高斯分布作为先验，先验中没有灵活的参数，导致模型不够灵活。因此，以一个狄利克雷过程（本文是中国餐馆过程CRP）作为vae的先验，以此来增强隐变量的能力。
努力科研的小树蛙·2023-04-18 21:53

GMM算法

高斯混合模型聚类(GaussianMixtureMode，GMM)高斯混合模型是一种概率式的聚类方法，它假定所有的数据样本x由k个混合多元高斯分布组合成的混合分布生成。
lyyiangang·2023-04-18 21:28

OCV/AOCV/SOCV的介绍和应用

而实际上在芯片内部由于工艺偏差、电压降、温度变化，cell的delay并不是一个固定值，而是一个随机值，遵循高斯分布或门特卡洛分布，在STA中用OCV来模拟这一特征。
芯片后端工程师-ratel·2023-04-18 13:49

机器学习之正态分布拟合

正态分布也被称为高斯分布或者钟形曲线（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、智商得分等都服从正态分布。
Tomorrowave·2023-04-18 11:38

无迹卡尔曼滤波器详解

文章目录一、非线性处理/测量模型二、无损（迹）变换（UnscentedTransformation）2.1一个高斯分布产生sigmapoint2.2sigmapoint的权重2.3预测新的状态分布（predict
一抹烟霞·2023-04-18 08:53

标准分布的累计分布函数的差分去模拟离散的高斯分布

标准分布的累计分布函数的差分去模拟离散的高斯分布如何理解图像生成中“标准分布的累积分布函数的差分去模拟离散的高斯分布”？
为啥不能修改昵称啊·2023-04-17 23:04

【研二下 | 知识学习 | Ing】

热图Gaussianheatmap是将一个高斯分布函数应用于每个关键点的位置，生成以该关键点为中心的高斯热力图，以此表示关键点的位置。
우 유·2023-04-17 12:25

模仿学习对比强化学习

模仿学习对比强化学系模仿学习优点：1.简单、稳定的监督学习过程缺点：1.需要提供榜样行为数据2.需要处理多解型行为（例如绕过障碍物，可以从左边或者右边，但是专家数据不一定覆盖所有行为，可以用多元高斯分布去等方法去处理
爱学习的阿强·2023-04-16 18:02

百面机器学习--Hulu

更全内容可查看书籍0序1模型评估2SVM模型3优化简介4采样5余弦距离6PCA算法7非监督学习算法与评估8强化学习（一），强化学习（二）9循环神经网络10LSTM11Seq2Seq12注意力机制13集成学习14如何对高斯分布进行采样
ouchaochao·2023-04-15 11:44

高斯分布

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。研究表明，在物理科学和经济学中，大量数据的分布通常是服从高斯分布，所以当我们对数据潜在分布模式不清楚时，可以优先用高斯分布近似或精确描述。
身影王座·2023-04-15 01:49

极大似然估计

现考虑有一个数据集x，在给定条件θ下，服从一定的概率分布（二项分布或高斯分布）。根据变量是离散型还是连续型，似然函数
身影王座·2023-04-15 01:18

大白话5分钟带你走进人工智能-目录

目录大白话5分钟带你走进人工智能-第一节开篇介绍以及线性回归简介篇大白话5分钟带你走进人工智能-第二节概率基础及高斯分布大白话5分钟带你走进人工智能-第三节最大似然推导mse损失函数（深度解析最小二乘来源
weixin_34413802·2023-04-14 10:00

大白话5分钟带你走进人工智能-第五节解析解方式求解模型参数

在此之前，我们总结下通过最大似然估计建立目标函数思路：1.建立线性模型（将误差视为未统计到的多个维度影响的结果）2.对于误差假设其服从均值为0的高斯分布3.得到每个数据点被采样到的概率分布函数（自变量为
L先生AI课堂·2023-04-14 10:23

Python之二维正态分布采样置信椭圆绘制

目录二维正态分布采样后，绘制置信椭圆代码如下总结二维正态分布采样后，绘制置信椭圆假设二维正态分布表示为：下图为两个二维高斯分布采样后的置信椭圆和每个二维高斯分布采样100个数据点，图片为：代码如下#!
·2023-04-14 01:34

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记2-分类神奇宝贝

假设所有水系神奇宝贝都是从一个更高维的高斯分布中采样得到的。高斯分布假设水系神奇宝贝的Defense和SPDefense服从正太分布，利用现有的点分布计算高斯分布的参数，对于一个新的点X，则
好学的同学·2023-04-13 22:30

SQLMAP基本应用详解（实战演示）

文章目录一、SQLMAP简介下载：功能支持类型支持数据库类型检测流程误报检测机制检测算法---页面相似度对比技术检测算法---高斯分布识别响应机制二、SQLMAP基本使用1.
刘桂香263·2023-04-13 12:23

机器学习实验（九）：基于高斯分布和OneClassSVM的异常点检测

声明：版权所有，转载请联系作者并注明出处http://blog.csdn.net/u013719780?viewmode=contents大多数数据挖掘或数据工作中，异常点都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常点，那么这些异常点会成为数据工作的焦点。数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典
风雪夜归子·2023-04-13 09:19
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