高斯分布第8页

FuseDream论文阅读笔记文本生成图像 text2image

表示GAN的输入，一般就是高斯分布中随机采样的噪声，但是在这，作者使用的是BigGAN，他在论文中也说了，BigGAN的生成器的输入就是随机噪声和图像类别，还说了这个BigGAN

biu piu biu piu·2023-04-10 02:07

diffusion models 扩散模型公式推导，原理分析与代码（二）

pθ(xt−1∣xt)p_\theta\left(\mathbf{x}_{t-1}\mid\mathbf{x}_t\right)pθ(xt−1∣xt)是什么形式，扩散模型的第一篇文章给出其同样也服从某个高斯分布

weiweiweimengting·2023-04-09 20:15

详解高斯混合聚类(GMM)算法原理

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。在实际应用中，GMM聚类算法可以用于许多领域。

babyai997·2023-04-08 18:17

从从协方差的误差椭圆到PCA

参考博客：如何绘制协方差误差椭圆PCA-特征提取1.误差椭圆的介绍误差椭圆是代表高斯分布的等值轮廓线，并允许可视化一个2D置信区间，下图正态分布样本数据为95%置信椭圆：下面主要介绍椭圆的长轴，短轴，置信度以及椭圆的旋转角度的由来

Ensheng Shi·2023-04-08 13:38

异常值检测

2.多元高斯分布的异常点检测3.Mahalanobis距离检测多元离群点4.卡方统计量计算离群点（二）矩阵分解的方法1.主成分分析2.基于矩阵分解的异常点检测方法（三）RNN方法

明天的明天是后天_d427·2023-04-07 16:03

线性分类模型(二)——生成式模型

假设类条件概率密度是高斯分布，且所有的类别协方差阵相同。则则后验可化为其中，定义了，多分类模型类别的后验概率为其中，。在同样的假设下，有其中，，极大似然解首先考虑二分类的情形。假设有一个数据集，其中

Sui_Xin·2023-04-04 12:54

运用ChitGPT AI大模型生成高斯分布MATLAB代码

在MATLAB中，可以使用normpdf函数来计算高斯分布的概率密度函数。

临风暖阳·2023-04-03 15:46

模式识别 —— 考试复习

选择一个窗口函数K(u)K(u)K(u)，通常使用高斯分布作为窗口函数。设hhh为窗口函数的带宽参数。核密度估计：对于每个样本点xix_ixi，计算其与目标点xxx之间的距离，

梦里一声何处鸿·2023-04-03 05:37

零碎的知识点（一）：高斯分布以及概率密度函数（Python）（持续更新）

高斯分布以及概率密度函数（Python）（持续更新）前言一、高斯分布二、概率密度函数三、代码前言项目上需要用到高斯分布、正太分布以及概率密度函数。

墨绿色的摆渡人·2023-04-03 02:35

深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用

正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数(PDF)定义：pdf(x)=(1/(σ*sqrt(2*π)))*e^(-(x—μ)²/(2*σ²))其中x是随机变量，μ是均值，σ是标准差

deephub·2023-04-02 23:01

卡尔曼滤波浅析

文章目录前言任务状态预测外部影响因素外部不确定性状态更新利用测量进一步修正状态合并两个高斯分布公式汇总图形化解释总结（readme）references前言KalmanFilter算法，是一种递推预测滤波算法

耶耶耶耶耶~·2023-04-02 21:14

【机器学习自学笔记6】高斯混合模型(GMM)

我们知道生活中的很多现象，比如身高体重的分布，都满足高斯分布(正态分布)。而高斯混合模型，则是通过多个高斯分布的叠加，实现对数据集的拟合。

Koorye·2023-04-02 21:31

【吴恩达】机器学习作业ex8--异常检测和推荐系统（Python）

一.前言此次作业也是分为俩大部分，第一部分是利用高斯分布来检测计算机中的异常行为，每个计算机有吞吐量和响应延迟俩个特征，此次数据集分为测试集和交叉验证集，交叉验证集中的yval集合是标注是否正常或者异常

calmdownn·2023-04-02 06:20

python产生正态分布随机数_转载python数据分析(1)-numpy产生随机数

总体来说，numpy.random模块分为四个部分，对应四种功能：1.简单随机数：产生简单的随机数据，可以是任何维度2.排列：将所给对象随机排列3.分布：产生指定分布的数据，如高斯分布等4.生成器：种随机数种子

weixin_39917894·2023-03-31 21:55

Python生成正态分布的随机数

文章目录正态分布Python生成高斯分布和逆高斯分布Python生成多元Gauss分布正态分布正态分布，最早由棣莫弗在二项分布的渐近公式中得到，而真正奠定正态分布地位的，却是高斯对测量误差的研究。

微小冷·2023-03-31 21:57

概率&滤波器&图优化&最小二乘求解

文章目录SLAM后端优化1预知识点1.1高斯分布的正则形式(canonicalform)及马氏距离：1.2状态方程的协方差及信息矩阵传递1.3信息矩阵和Hessian矩阵1.4协方差矩阵与信息矩阵1.5Schur

Nie_Xun·2023-03-30 01:24

误差椭圆

误差椭圆代表高斯分布的等值轮廓线，并允许可视化一个2D置信区间。下图显示了一组二维正态分布数据样本的95％置信椭圆。这个置信椭圆定义的区域包含了95％的样本，这些样本可以从潜在高斯分布中得到。在接下来

江湖路人·2023-03-30 00:31

数学分析3-正态性检验

正态分布正态分布（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。

AnthRax·2023-03-29 06:54

发生在 LR 之前的故事

Gaussiandistribution(高斯分布)假设在一个平面直角坐标系上朝原点扔飞镖，投掷的结果会产生随机误差。我们假设对于误差只和距离有关，与方向无关。

自由调优师_大废废·2023-03-29 04:52

OpenCV图像模糊：高斯滤波、双边滤波

常用的高斯模板有如下几种形式：高斯模板是通过高斯函数计算出来的，公式如下：从以上描述中我们可以看出，高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。它代表着数据的离散程

℉AVE·2023-03-27 09:21

基于spss的正态分布正态性检验

图实验步骤Q-Q图实验步骤K-S检验实验步骤描述法(偏度和峰度系数检验)实验步骤简要介绍这五种方法，有需要数据练习的练习我正态分布正态分布（Normaldistribution），也称“常态分布”，又名高斯分布

铭记yu心·2023-03-27 08:10

连续型随机变量

一般地，称为区间上的均匀随机变量，如果的概率密度函数为正态分布（高斯分布）如果随机变量的密度函数是<<指数随机变量

shaoxiangjun·2023-03-25 17:03

2.3.4 高斯分布的最大似然估计

给定一个数据集，其中观测嘉定是独立从多元高斯分布中抽取的，那我们可以用最大似然来估计分布的参数和高斯分布公式对数似然函数为似然函数对数据集的依赖体现在和，对进行求导，应用二次型求导公式我们有令导数为零，

golfgang·2023-03-22 16:44

图像分割|机器学习|模式识别(2019-04-23~04-28)

本周计划1.完成cat多层的代码2.完成学习机器学习作业4.15●完成一下，作业3.matlab生成高斯随机分布数据matlab生成两类服从高斯分布的数据mvnrnd●完成了cat所有层，在大数据上训练

Rlinzz·2023-03-21 21:45

数据平滑处理——log1p()和exmp1()

今天在做题的时候学到了一点有用的东西，所以这里做个记录分享一下，有关数据预处理的两个函数问题——log1p、expm1优点：在数据预处理时首先可以对偏度比较大的数据用log1p函数进行转化，使其更加服从高斯分布

不论如何未来很美好·2023-03-21 07:21

思维模型之正态分布

正态分布：即高斯分布，在数学中，若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。

Doctor酷·2023-03-13 13:28

【机器学习实践】高斯朴素贝叶斯分类器

高斯朴素贝叶斯分类器的原理网上资料很多，主要原理有以下几点：中心极限定理（模型的训练过程）认为任何自然界中的现象，观测趋近于无穷次时某测量值满足高斯分布，因此可以通过对特征值序列取得平方差和均值的方法直接得出其表达式参数

不给自己画饼·2023-03-13 07:30

rethinking package 查看后验分布的主要代码

今天的这部分内容主要针对常用的代码：1.多维高斯分布中抽取取值向量post<-extract.sampl

我不是莎莎君·2023-03-13 04:22

python 无迹卡尔曼（filterpy.kalman.UnscentedKalmanFilter）调参

beta：由先验知识，高斯分布选2。kappa：

老衲要学习·2023-03-12 07:30

使用new bing随机生成的综述【无聊的实验】

高斯过程是一种连续域的随机过程，它可以看作是无限维的高斯分布。高斯过程可以用来表示一个函数的不确定性，通过给定一个均值函数和一个协方差函数来定义。高斯过程

dra_p0p3n·2023-03-10 07:58

20190828 Wed.

-误差分布/正态分布/高斯分布-偏斜分布-拟合优度检验-t检验09:40AM起床09:40AM-09:50AM洗漱09:50AM-10:20AM准备早饭/音频

Su小虫子_d53c·2023-03-09 07:04

scikit-learn 朴素贝叶斯分类器

分别是：GaussianNB先验为高斯分布的朴素贝叶斯MultinomialNB先验为多项式分布的朴素贝叶斯BernoulliNB先验为伯努利分布的朴素贝叶斯一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值，

雪地团子·2023-03-08 22:41

pytorch_lesson13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）解决激活函数sigmoid or tanh/relu梯度不均匀的问题

1.Xavier初始化参数方法基础理论2.Xavier初始化参数执行方法2.1PyTorch实现Xavier均匀分布的参数创建Sigmoid激活函数tanh激活函数2.2PyTorch实现Xavier高斯分布的参数创建二

斯外戈的小白·2023-02-07 11:47

一文搞懂深度网络初始化（Xavier and Kaiming initialization）

参考一文搞懂深度网络初始化（XavierandKaiminginitialization）-云+社区-腾讯云XavierInitialization早期的参数初始化方法普遍是将数据和参数normalize为高斯分布

Wanderer001·2023-02-07 11:44

搞懂深度网络初始化（Xavier and Kaiming initialization）

XavierInitialization早期的参数初始化方法普遍是将数据和参数normalize为高斯分布（均值0

孙ちゃん（颖）♂·2023-02-07 11:41

Lecture 1_Extra Classification Probabilistic Generative Model

理想模型一些简单的概率概率与分类的关系先验概率（Prior）高斯分布（Gaussiand

Yi_cAt·2023-02-07 08:48

GAN笔记

我们现在有的generator生成的分布可以假设为PG(x;θ)，这是一个由θ控制的分布，θ是这个分布的参数（如果是高斯混合模型，那么θ就是每个高斯分布的平均值和方差）假设我们在真实分布中取出一些数

HAN_望向·2023-02-07 02:17

激光条纹中心提取——极值法python

极值法要求激光条纹截面的灰度分布近似成理想高斯分布，由于受到环境噪声的影响，列车轮对表面的激光条纹灰度分布并不是理想的高斯分布，如果在这种情况下使用极值法提取光条纹中心线，得到的光条纹中心

Charms@·2023-02-06 22:54

python生成（周期、非周期、高斯分布）的（灰度）条纹噪声

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefadd_periodic_noise(img,mean,amplitude,frequency):"""添加周期性噪声"""rows,cols=img.shapenoise=np.zeros((rows,cols))foriinrange(rows):forjinrange(cols):noise[i,j]

学习不好的电气仔·2023-02-06 22:23

Python笔记之Scipy.stats.norm函数使用解析

目录Scipy.stats.norm函数解析调用方式用两种stats.norm主要公共方法如下总结Scipy.stats.norm函数解析scipy.stats.norm函数可以实现正态分布（也就是高斯分布

·2023-02-06 09:48

网新关键词第三部分

27.正态分布也就是高斯分布。

ShirkingLiang·2023-02-06 01:03

2022-04-25 GSVA相关

可以参考下面的测试数据代码，或者看官方的文档GSVA本身提供了三个算法，一般使用默认的算法就可以了对于RNA-seq的数据，如果是readcount可以选择Possion分布，如果是均一化后的表达量值，可以选择默认参数高斯分布就可以了读入的数据格式可以参考最后的表达谱数据格式

青蒿素2·2023-02-05 20:30

噪声的特点及分类

图像噪声的分类：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

kzzyf·2023-02-05 18:26

神经网络高斯过程 (Neural Network Gaussian Process)

单隐层神经网络与NNGP在如下图所示的全连接神经网络中：函数的输出可以写为：我们令网络的的所有参数服从高斯分布：现在我们研究在某个输入下第个输出单元的值，即。

PaperWeekly·2023-02-05 11:18

史上最好理解的卡尔曼滤波原理

一直没怎么理解卡尔曼滤波，迷迷糊糊，看完这篇文章，有点醍醐灌顶，终于理清了：卡尔曼滤波就是采用前一时刻的状态量，通过状态量之间的相关性，预测下一时刻的状态量，同时结合下一时刻的测量值，通过高斯分布融合公式

wei2023·2023-02-05 09:49

[机器学习导论]——第六课——贝叶斯分类器

文章目录第六课——贝叶斯分类器一、知识准备贝叶斯公式贝叶斯决策基础二、MAP分类准则三、贝叶斯分类算法一般生成式贝叶斯分类器公式说明举例说明朴素贝叶斯分类器公式说明举例说明避免0概率问题高斯朴素贝叶斯分类器高斯分布高斯分布参数估计高斯贝叶斯分类器高斯朴素贝叶斯分类器使用朴素高斯的必要性高斯贝叶斯决策面

雨落俊泉·2023-02-05 07:40

机器学习、深度学习中常用损失函数

JMSE=1N∑i=1N(yi−yi^)2J_{MSE}=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(y_{i}-\hat{y_{i}})^2JMSE=N1∑i=1N(yi−yi^)2模型假设服从高斯分布

__LazyCat__·2023-02-04 15:35

6、无监督学习知识点

K-mean：选k个点，不断计算中心距离(x,y坐标的平均值)进行分类DBscan：设置圆半径对相邻点进行归类层次：两两合并，和哈夫曼树构造类似meanshift：计算梯度密度，向该方向移动C-mean：高斯分布核的距离分类关联

爱补鱼的猫猫·2023-02-04 09:48

哈工大机器学习复习（二）

用的最多的还是高斯分布，密度函数为,链式法则：P(A∩B)=P(A|B)P(B)，如果A和B相互独立，

墨色为著·2023-02-04 07:20

R语言谱聚类社会化推荐挖掘协同过滤电影社交网站Flixster数据集应用研究

谱聚类算法是基于图论的数据聚类算法，与其他聚类方法相比具有明显的优势：建立在谱图理论的基础之上；操作简单，易于实现；具有识别非高斯分布的能力，非常适用于许多实际应用问题。

·2023-02-04 00:03

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