高斯概率分布第5页

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1

对许·2024-02-01 11:26

不知道该用什么标题了

听了java的前世今生，发现詹姆斯高斯林，真是个幸运儿，但是不知道怎么搞得，我总把他记成米其林，我查了一下米其林是轮胎制造商。我也不知道为啥会把他俩给记混。论文还是一筹莫展，笔记还没记完，

如故如新·2024-02-01 09:40

《好好学习》完结

概率论：生活是一个各项条件随机发生的概率分布，过去的每一件事情的结果，是众多可能的结果之一。未来要发生的事情，也将有

曼Lucky·2024-02-01 08:08

【通信系统仿真系列】基于延迟相乘鉴相的2QPSK调相通信系统仿真

基于延迟相乘鉴相的2QPSK调相通信系统仿真1前言2原理2.1码元生成2.2差分处理2.2.1不使用差分码2.2.2使用差分码2.3载波2.4调制2.5经过高斯信道2.6接收滤波2.6.1带通滤波器2.6.2

sys_rst_n·2024-02-01 08:40

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl

UnderTurrets·2024-02-01 06:01

3D Gaussian Splatting-实时辐射场渲染技术

repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_high.pdf概述：该论文介绍了一种用于实时辐射场渲染的3D高斯点渲染技术

VT LI·2024-02-01 06:30

Tensorflow给tensor增加高斯白噪声

defgaussian_noise(input,std):noise=tf.random_normal(shape=tf.shape(input),mean=0.0,stddev=std,dtype=tf.float32)returninput+noise

LoveSkye·2024-02-01 05:43

Canny边缘检测算法(python 实现）

1.应用高斯滤波来平滑(模糊)图像，目的是去除噪声2.计算梯度强度和方向，寻找边缘，即灰度强度变化最强的位置3应用非最大抑制技术NMS来消除边误检模糊（blurred）的边界变得清晰（sharp）。

潇洒哥611·2024-02-01 03:31

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

最全的Oracle到高斯数据库的SQL语法迁移手册(建议收藏)

PawSQL·2024-01-31 19:18

《恋恋笔记本》要爱请深爱，完美的故事

喜欢瑞恩·高斯林和瑞秋·麦克亚当斯。老人在自己房子做成的养老院里，诺亚不耐其烦地给艾丽读笔记本上的故事，只为了唤起艾丽几分钟的回忆，两人手牵手，一起随着他们的爱走向死亡，完美的爱情故事。

文兴无道·2024-01-31 17:00

布克小岛｜学龄前儿童学数学的方法

培根说“数学是打开科学大门的钥匙”，天才数学家高斯说“数学是科学之王”。数学好，需要思维力强，对运算能力、空间想象能力的要求都很高。数学不仅仅是算数，数学包含了很多，比如：计数、度量、空间等多种知识。

布克小岛a·2024-01-31 17:07

java js 经纬度转换大地坐标(高斯投影坐标)与经纬度互相转换

项目中有大地坐标(高斯投影坐标)与经纬度互相转换的需求写了个工具类;有java和js代码如图java代码中将坐标系和带宽已作为参数传入方法,使用时只需调用不同方法:js端没有将坐标系和带宽作为参数如果有需要可以替换注释地方或者自行修改为传参方式

rosener·2024-01-31 13:15

C++ 数论相关题目：高斯消元解异或线性方程组

输入一个包含n个方程n个未知数的异或线性方程组。方程组中的系数和常数为0或1，每个未知数的取值也为0或1。求解这个方程组。异或线性方程组示例如下：M[1][1]x[1]^M[1][2]x[2]^…^M[1][n]x[n]=B[1]M[2][1]x[1]^M[2][2]x[2]^…^M[2][n]x[n]=B[2]…M[n][1]x[1]^M[n][2]x[2]^…^M[n][n]x[n]=B[n]

伏城无嗔·2024-01-31 12:38

python二维高斯热力图绘制简单的思路代码

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.ndimageimportgaussian_filterimportcv2#生成一个示例图像image_size=100image=np.zeros((image_size,image_size))#在图像中心创建一个高亮区域center_x,center_y=image_size//2,im

zhuyua·2024-01-31 11:32

Matlab图像处理频域滤波实现——高斯低通、高通、带通带阻滤波器

高斯滤波是图像处理中常用的一种滤波方法，它基于高斯分布的函数来设计滤波器，具有平滑图像的特性。

MatpyMaster·2024-01-30 20:08

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第4章朴素贝叶斯法

章朴素贝叶斯法4.1朴素贝叶斯法的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与算法4.2.3贝叶斯估计代码实践GaussianNB高斯朴素贝叶斯

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:25

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数3以变化的权重值进行计数5实验结果分析6总结1.什么是贝叶斯贝叶斯本质上就是条件概率分布

沪上小乔·2024-01-30 08:49

【NLP冲吖~】一、朴素贝叶斯（Naive Bayes）

对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。

漂泊老猫·2024-01-30 08:41

Android 两种方式实现图片高斯模糊

一、通过ImageView设置以及加了高斯模糊的Bitmap对象ImageLoaderUtils.loadImgWithListener(this,"https://...

JeffreyWorld·2024-01-30 06:27

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

而高斯分布是由卡尔•弗里德里希•高斯

Shining0596·2024-01-30 02:00

蓝牙----蓝牙协议栈Host层

蓝牙物理层基本信息►蓝牙使用高斯频移键控GFSK►频率范围2.4000GHz-2.4835GHz,又划分为40个channel，►第一

一如既往_·2024-01-30 01:43

线性代数--------学习总结

高斯消去法：对于任意的矩阵，总是能够利用倍加和行变换的方法变化成为阶梯形矩阵（每一行第一个非零元叫做主元，他所在的列就叫做主列------每一行的主列都在他上方任意一行主列的右边）和行简化阶梯矩阵（主元都是

阑梦清川·2024-01-29 21:06

JavaSE基础学习笔记懒人简略版

001java基础入门一Java介绍1,java历史Java,1995年sun公司詹姆斯.高斯林计算机高级编程语言2009年被甲骨文Oracle公司收购2,Java三大技术体系JavaSE(标准版):java

sunyunfei1994·2024-01-29 15:43

我又没有很想你

忽然找到了两年前写的东西考试前几天高斯买了一套明信片，如果不看那硕大硕大的“瞬间失忆”几个字，其实还是好看的。她和周玉莲儿一路神经病的笑着，给小黑塞了几张，非得一匹。

陆柒永年·2024-01-29 10:36

Java语言名字由来

二、创始人办公室前有棵橡树，后来改名叫“oak（橡树）”三、在家电行业失败进入互联网行业，发现商标被抢注被迫换名四、创始团队成员在喝咖啡时灵机一动，提交了“Java”这个名称五、Java之父：詹姆斯·高斯林

丁总学Java·2024-01-29 09:11

瑞利衰落信道仿真（Python）

ChatGPT答案：importnumpyasnpdefgenerate_rayleigh_channel(num_samples):#生成实部和虚部，均为高斯分布N(0,1/2)real_part=np.random.normal

还有你Y·2024-01-29 08:09

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀

C#使用OpenCvSharp4库中5个基础函数-灰度化、高斯模糊、Canny边缘检测、膨胀、腐蚀使用OpenCV可以对彩色原始图像进行基本的处理，涉及到5个常用的处理：灰度化模糊处理Canny边缘检测膨胀腐蚀

雪域迷影·2024-01-29 08:13

NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification

根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单，使用一个look-uptable查找表，把单词平均转化到文本形式-使用softmax来计算预定义类的概率分布

机器不能学习·2024-01-29 04:15

信号类型（通信）——高斯最小频率键控GMSK（五）

系列文章目录《信号类型（通信）——仿真（一）》《信号类型（通信）——QAM调制信号（二）》《信号类型（通信）——QPSK、OQPSK、IJF_OQPSK调制信号（三）》《信号类型（通信）——最小频移键控MSK（四）》文章目录前言一、GMSK信号特点二、GMSK调制三、仿真总结前言前面介绍了MSK调制解调原理，其信号发射包络恒定，相位变化连续，相比于PSK有较好的频谱特性，但是仍存在相位不平滑（频率

【杨（_> <_)】·2024-01-29 02:18

信号类型——正交频分复用OFDM（六）

（一）》《信号类型（通信）——QAM调制信号（二）》《信号类型（通信）——QPSK、OQPSK、IJF_OQPSK调制信号（三）》《信号类型（通信）——最小频移键控MSK（四）》《信号类型（通信）——高斯最小频率键控

【杨（_> <_)】·2024-01-29 02:18

信号类型（通信）——汇总（七）

（一）》《信号类型（通信）——QAM调制信号（二）》《信号类型（通信）——QPSK、OQPSK、IJF_OQPSK调制信号（三）》《信号类型（通信）——最小频移键控MSK（四）》《信号类型（通信）——高斯最小频率键控

【杨（_> <_)】·2024-01-29 02:45

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M）步骤Q函数与辅助函数收敛性四、EM算法与高斯混合模型

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

【Android】SDK31 原生api高斯模糊

1，概述高斯模糊数学理论是根据正态分布，对图片进行一遍过滤，本质是一个低通滤波器。

风起云涌~·2024-01-28 18:34

PRML笔记（十）

并且去在该概率分布下计算一些exp

以负熵为食·2024-01-28 13:14

图像处理常用算法介绍

一.SIFT（Scale-Invariantfeaturetransform)特征重点是了解DOG(DifferenceofGaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向

竹叶青lvye·2024-01-28 12:52

西瓜书学习笔记——原型聚类（公式推导+举例应用）

文章目录k均值算法算法介绍实验分析学习向量量化（LVQ）算法介绍实验分析高斯混合聚类算法介绍实验分析总结k均值算法算法介绍给定样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m

Nie同学·2024-01-28 07:18

《DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation》

我们的keyinsight是设计一个生成的三维高斯溅模型，在UV空间中进

Iron_lyk·2024-01-28 06:08

1333：【例2-2】Blah数集

【题目描述】大数学家高斯小时候偶然间发现一种有趣的自然数集合Blah，对于以a为基的集合Ba定义如下：(1)a是集合Ba的基，且a是Ba的第一个元素；(2)如果x在集合Ba中，则2x+1和3x+1也都在集合

EternalLBZ·2024-01-28 05:34

蒙特卡洛模拟之逆变换法

逆变换法的基本思想是，通过对一个已知概率分布函数的随机变量进行逆变换，得到符合另一个概率分布函数的随机变量。

亦旧sea·2024-01-28 05:33

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）本文展示多种非常用多输入多输出回归预测模型效果

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:24

Matlab 绘制数据的概率分布图 & 概率密度的构造

文章目录Part.IIntroductionPart.II绘图Part.III概率密度的构造Chap.Imakedist函数解析Chap.II使用方法Part.IIntroduction本文主要介绍一下如何使用Matlab来绘制数据的分布频数分布直方图、概率密度曲线和累积分布曲线等；另外还介绍了如何用makedist函数来构造概率密度。Part.II绘图一个小总结clc;clear%构造数据,生成

流浪猪头拯救地球·2024-01-27 12:30

详解矩阵的LDU分解

我们知道高斯消元法其实跟矩阵的三角分解有关，如下：A=LU其中，A为任意方阵，L为下三角矩阵且对角线处元素均为1，U为上三角

唠嗑！·2024-01-27 10:09

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

SIFT特征提取及其opencv实现

通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

小方爱自律·2024-01-27 07:29

opengauss-高斯数据库的安装部署及MySQL数据迁移实战.

目录介绍下载安装包安装1.设置SEMMNI2.新建用户和用户组3.下载安装包解压4.安装数据库5.修改配置6.重启服务数据库使用gsql命令和常用sql1.使用omm用户连接数据库-本地登陆无需输入密码：2.查看用户信息3.删除数据库4.创建用户5.创建数据库B模式即MySQL模式(一定要设置成B)6.切换到数据库7.创建SCHEMA，需切换到指定的数据库执行8.退出gsql参考介绍opengau

一只打酱油De篴·2024-01-26 23:57

多维高斯分布（多元正态分布）的概率密度函数和最大似然估计

多元高斯分布的概率密度函数fμ,Σ(x)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}f_{\mu,\Sigma}(x)=\frac{1}{(2\pi)^{D/2}}\frac

Chen_Chance·2024-01-26 23:18

二维正态分布的最大似然估计_最大似然估计-高斯分布

预备知识高斯分布的概率密度函数高斯分布的概率密度函数理解通常用「概率密度函数」代替概率，仅仅去比较大小。还有其他的分布，我也没有去深挖:)。而不是直接求出概率。这非常重要！！！求解问题写出这个数据

燕山美发·2024-01-26 23:18

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