高斯拟合第3页

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

MATLAB进行特征选择

特征选择是机器学习和统计建模中的重要步骤，它涉及选择最相关、最有信息价值的特征，以提高模型性能、降低过拟合风险，并加速训练过程。

AI Dog·2024-02-20 18:17

金线检测步骤

除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊

耿直小伙·2024-02-20 18:46

中科星图——影像卷积核函数Kernel之gaussian高斯核函数核算子、Laplacian4核算子和square核算子等的分析

简介高斯核函数是图像处理中常用的一种卷积核函数。它是一种线性滤波器，可以实现图像的平滑处理。在图像处理中，高斯核函数的卷积操作可以用于去噪、平滑和模糊等任务。

此星光明·2024-02-20 18:14

基于MATLAB的QPSK调制解调仿真(仿真图超多，结果超清晰)

、频谱图、星座图和眼图、理论与仿真的误码率曲线)目录前言一、QPSK调制解调过程二、仿真结果Ⅰ、码元信噪比eb/n0=10dB时1、双极性不归零基带信号2、成型滤波(根升余弦滤波)后3、调制后4、加入高斯白噪声后

迎风打盹儿·2024-02-20 18:39

Opencv中的RNG-随机绘图

在OpenCV中，RNG是一个随机数生成器类，用于生成各种类型的随机数，包括均匀分布或高斯分布的整数和浮点数。

忙什么果·2024-02-20 16:45

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

微信小程序常用组件分享

微信小程序横屏2022-11-29微信小程序内嵌h5three.js2021-10-27AR识别（不是截图方式）2021-10-27自定义loading2021-08-25上下左右滑动动效(编辑/查看)(高斯模糊

车家大少爷·2024-02-20 13:11

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

3.QTL定位：Rqtl —— Multiple-QTL analyses

在此工作中，我们使用由makeqtl()创建的QTL对象，利用fitqtl()拟合多qtl模型。

Wei_Sun·2024-02-20 09:54

最小二乘法拟合（C++）

曲线拟合插值与拟合较为相似，同样是给出了数据点，要求求出一个函数，但是插值要求插值数据必须100%正确，即求出来的函数必须都过这些点，而拟合则不一定，因为拟合的数据点本身就不一定正确，比如拿尺子测量某物体的形变趋势

龙行泽雨·2024-02-20 09:40

Echarts绘制任意数据的正态分布图

一、什么是正态分布正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最为重要和常用的分布之一。

tsunami_______·2024-02-20 08:28

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异

龙马啊·2024-02-20 08:43

PyTorch使用Tricks：Dropout，R-Dropout和Multi-Sample Dropout等！！

Dropout是一种在神经网络训练过程中用于防止过拟合的技术。在训练

JOYCE_Leo16·2024-02-20 07:04

机器学习第30天

**这里就要召唤出之前的EM大法，首先对高斯分布的参数及混合系数进行随机初始化，计算出各个PM（即γji，第i个样本属于j类），再最大化似然函数（即LL（D）分别对α、u和∑求偏导），对参数进行迭代更新

熊猫学猿·2024-02-20 05:49

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

观察训练曲线可以帮助了解模型性能和诊断问题，如过拟合或欠拟合。超参数随机搜索是一种自动选择最优超参数组合的方法，通过在给定空间内随机选择超参数组合并进行评估，选择性能最佳的超参数组合。

微学AI·2024-02-20 02:59

【机器学习笔记】5 机器学习实践

数据集划分子集划分训练集（TrainingSet）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。

RIKI_1·2024-02-19 23:52

机器学习和统计学的区别？

它更关注统计量服从什么分布、假设检验是否显著、模型拟合是否合理等问题。方法：机器学习通常使用训练数据来训练模型，然后通过测试数据来评估模型的性能。在训练过程

小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

GAN生成对抗性网络

机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络，其拟合能力最好

Dirschs·2024-02-19 23:19

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

模型在这⾥的参数被称为超参数，即控制模型训练/拟合过程的参数。如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

高斯混合模型聚类（GMM）matlab实现

GaussianMixtureModel，就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution，换句话说，数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上，我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上，从中心极限定理可以看出，Gaussian分布（也叫做正态(Normal)分

唐维康·2024-02-19 21:08

【状态估计】深度传感器与深度估计算法（2/3）

信息融合设深度分布服从高斯分布，P(d)=N(μ,σ2)P(d)=N(\mu,\sigma^2)P(d)=N(μ,σ2)设新观测到的深度也服从高斯分布，P(dobs)=N(μobs,σobs2)P(d_

CS_Zero·2024-02-19 20:05

深度学习loss骤降

深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。

eric-sjq·2024-02-19 20:47

python作品创意简单,python艺术创作

1、如何生成二维高斯与Python在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。

chatgpt002·2024-02-19 20:11

【机器学习笔记】12 聚类

无监督学习概述监督学习在一个典型的监督学习中，训练集有标签，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。

RIKI_1·2024-02-19 19:38

FPGA转行ISP的探索之二：技术路线和概念

）DENOISE，图像去噪图像噪声按噪声与信号的关系可分为加性噪声和乘性噪声；按照产生原因可分为外部噪声和内部噪声；按照统计特性可分为平稳噪声和非平稳噪声；平稳噪声基于统计后的概率密度函数又可以分为：高斯噪声

徐丹FPGA之路·2024-02-19 19:32

销售话术对成单有啥影响

我们通过一个神经网络来拟合这么个关系，即需要用数据去训练一个神经网络模型（成单概率模型），我们可以使用MLP来实现，MLP是一个多层感知器，能够轻松的模拟输入（坐席说的话）和输出（成单）之间的非线性关系

wxl781227·2024-02-19 19:31

opencv案例实战：表格修复

OpenCV表格修复前言案例读取图像高斯滤波二值化分离表格行和列还原结果优化获取表格框画出矩形框获取图像相关数据根据矩形框裁剪前言在对于图标的扫描问题当中，有些时候会遇到扫描的表格缺失的问题，通过OpenCV

艾醒(AiXing-w)·2024-02-19 19:28

Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33566原文出处：拓端数据部落公众号生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。近年来，GAN一直是研究的热门话题。Facebook的AI研究总监YannLeCun称对抗训练是“过去10年中最有趣的机器学习领域

·2024-02-19 18:13

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

星光下的胖子·2024-02-19 16:56

Matlab|基于支持向量机的电力短期负荷预测【最小二乘、标准粒子群、改进粒子群】

部分代码%C为最小二乘支持向量机的正则化参数，theta为高斯径向基的核函数参数，两个需要进行优化选择调试NumOfPre=1;%预测天数，在此预测本

电力程序小学童·2024-02-19 12:10

Python环境下基于深度判别迁移学习网络的轴承故障诊断

另一方面，如果直接在新的目标领域中进行模型的训练，其数据的稀缺和标注的不完整可能会导致监督学习出现严重的过拟合问题，难以达到令人满意的学习效果

哥廷根数学学派·2024-02-19 12:36

OpenCV中的边缘检测技术及实现

该方法结合了多个步骤，包括高斯滤波、计算梯度、非最大值抑制和

superdont·2024-02-19 11:37

线性回归：大体介绍

它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。

Galaxy银河·2024-02-19 11:56

激光条纹中心线提取算法FPGA实现方案

常见的中心线提取算法有：边缘法中心法阈值法形态学细化法极值法灰度重心法曲线拟合法Steger算法上述这些算法中只有灰度重心法，曲线

MmikerR·2024-02-19 10:18

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

sklearn机器学习包sklearn的全称叫Scikit-learn，它给我们提供了3个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）

张九日zx·2024-02-15 10:27

随机过程及应用学习笔记（三）几种重要的随机过程

目录前言一、独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑

苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:36

K-means（K均值聚类算法）算法笔记

事实上，大家都知道K-means是怎么算的，但实际上，它是GMM（高斯混合模型）的一个特例，其而GMM是基于EM算法得来的，所以本文，将对K-means算法的算法思想进行分析。

Longlongaaago·2024-02-15 07:07

基于Monte Carlo 的策略评估

这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后，这种方法可以很好地拟合我们想要的函数。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

他的思想很简单，就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据，以条件概率的方式，逐点预测和计算。

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

异常检测的统计学⽅法的⼀般思想是：学习⼀个拟合给定数据集的⽣成模型，然后识别该模型低概率区域中的对象，把它们作为异常点。

Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

已经大四了，继续努力·2024-02-15 04:12

基于matlab的瑞利信道模拟和仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述瑞利分布是一个均值为0，方差为σ²的平稳窄带高斯过程，其包络的一维分布是瑞利分布。其表达式及概率密度如图所示。

我爱C编程·2024-02-15 04:09

高斯模糊滤镜

高斯模糊滤镜importcv2#读取图像image=cv2.imread('1.jpg')#高斯模糊滤镜blurred=cv2.GaussianBlur(image,(15,15),0)#保存处理后的图像

laocooon523857886·2024-02-15 01:13

二次和三次样条曲线的作用，生成二次和三次样条曲线的方法

例如，它能够保证拟合曲线不仅通过所有给定的数据点，而且在每段曲线连接处一阶导数相等，从而使得拟合曲线相对平滑。每段曲线是二次曲线。

kfjh·2024-02-14 21:54

R语言ggplot2绘图拟合曲线的置信区间边框变成虚线

https://stackoverflow.com/questions/57988682/how-to-remove-filled-area-on-se-when-plot-geom-smooth-in-ggplot2library(ggplot2)ggplot(data=mtcars,mapping=aes(x=wt,y=mpg))+geom_point(size=2)+geom_smooth(

小明的数据分析笔记本·2024-02-14 20:28

时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法

该方法基于线性趋势的假设，通过拟合历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。霍尔特线性趋势法主要由趋势方程和季节调整两部分组成。趋势方程表示为：Tt=a+btT_t=a+btTt=a+bt其中，(T_t)表

Persist_Zhang·2024-02-14 18:28

Kmeans、混合高斯模型、EM 算法

混合高斯模型（MixturesofGaussians）和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊

dreampai·2024-02-14 17:00

非线性回归的原理与实现

1.激活函数：激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数，比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构，输入层，隐含层，输出层3，隐含层大于

o0Orange·2024-02-14 16:23

博客摘录「【halcon】轮廓拟合相关算子」2023年5月26日

特别是使用了union_adjacent_contours_xld之后注意一定要使用segment_contours_xld进行打断，然后才能使用get_contour_global_attrib_xld。

o0Orange·2024-02-14 16:52

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