高斯贝叶斯分类第12页

kuan_li_lyg·2023-12-21 08:59

高斯滤波

一.高斯滤波高斯滤波是一种线性平滑滤波器，对于服从正态分布的噪声有很好的抑制作用。在实际场景中，我们通常会假定图像包含的噪声为高斯白噪声，所以在许多实际应用的预处理部分，都会采用高斯滤波抑制噪声。

我坚信阳光灿烂·2023-12-21 06:54

机器学习---聚类（原型聚类、密度聚类、层次聚类）

著名的原型聚类算法：k均值算法、学习向量量化算法、高斯混合聚类算法。给定数据集，k均值算法针对聚类所得簇划分，最小化平方误差：其中，是簇的均值向量。值在一定程度上刻画了簇内样本围绕簇均值向

三月七꧁ ꧂·2023-12-21 04:50

机器学习算法--朴素贝叶斯(Naive Bayes)

当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。什么是条件概率，我们从一个摸球的例子来理解。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-21 00:51

最小二乘法在线性回归中的用法

最小二乘法在线性回归中的用法最小二乘法是1809年高斯在《天体运动论》中公开发表的一种计算方法。最小二乘法其实是一种“最佳猜测”的方法。想象一下，你有一些数据点，比如你朋友的身高和体重。

ShawnWeasley·2023-12-20 11:43

【23真题】难度天天天花板，吊打南大！

题目质量极高，多次考察泊松高斯积分，虽然考两门课，但是只有最后一题是数字信号处理的内容(

通信考研小马哥·2023-12-20 02:21

106 台风后

2020年19日6时台风“海高斯”终于在珠海金湾区沿海登陆，登陆时中心附近最大风力12级（35米/秒）。我家坐标唐家湾，位处17楼。风雨狂敲，楼摇树倒。多少人一夜无眠，各种担心和恐惧。阳台沿

初夏de微风·2023-12-20 00:24

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类算法核心算法：贝叶斯公式。朴素贝叶斯的使用场景：各个特征之间是相互独立的，没有关系。

owolf·2023-12-19 19:46

Canny边缘检测算法

其最优边缘定义：好的检测：算法能够尽可能多的标识出图像的实际边缘好的定位：标识出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近最小响应：图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应该标识为边缘具体步骤：（1）高斯滤波高斯滤波是目前最为流行的去噪滤波算法

无名之辈008·2023-12-19 17:33

一网打尽目前常用的聚类方法，详细介绍了每一种聚类方法的基本概念、优点、缺点！！

K-MeansClustering)2.层次聚类(HierarchicalClustering)3.DBSCAN聚类(DBSCANClustering)4.谱聚类(SpectralClustering)5.高斯混合模型

小桥流水---人工智能·2023-12-19 08:06

日记

起来我刚刚在开始打英语，我爸就回来，打英语写日记，写高斯数学练习题，背古诗，反正就是这几样作业，写完了就可以耍。现在我正在写日记，写完还有背古诗还要打英语，英语18早上没打完的，给打完着，反正

开儿娃·2023-12-19 07:05

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

一、高斯随机数简介高斯随机数，也称为正态分布随机数，是一种常见的概率分布。它具有均值和标准差两个参数，其概率密度函数呈钟形曲线，常用于描述自然界中许多随机现象的分布特性。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

【MATLAB】数据拟合第12期-基于高斯核回归的拟合算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义基于高斯核回归的拟合算法是一种处理回归问题的机器学习方法。

Lwcah·2023-12-19 05:18

基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络-公式推导及应用

它结合了梯度下降和高斯-牛顿方法的特点，旨在提高收敛速度和稳定性。下面是基于Levenberg-Marquardt算法改进的反向传播（BP）神经网络的详细推导过程。

轩Scott·2023-12-19 05:39

用高斯过程的动机

以前接触高斯函数觉得很奇怪，在许多领域里面高斯过程都是不可分割的一部分，图像里面有高斯滤波，卡尔曼滤波用的也是高斯等等，。

小幸运Penny·2023-12-19 04:19

（基于python利用旋转、镜像、添加高斯噪声的方法）

前提条件：1.安装好pycharm2.安装好PIL、os等库3.注：这里我是主要做语义分割，所以有两个数据集包（1）原图img文件夹（2）标注图segment文件夹（有需要labelme的使用可以后续发出滴）4.注：如果你是需要只对一个文件或一张图做旋转，segment的可以自己删掉。一、旋转这里旋转角度全是随机的。如果有需求都是一个角度，自行更改Angle部分的代码。fromPILimportI

无业大学生啼·2023-12-19 04:15

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

案例背景异常值监测是机器学习的一个重要领域，博主以前做预测多，异常值监测涉及得少，但之后的工作可能需要做异常值方面的工作，所以大致总结了一下常用的机器学习来做异常值监测的方法以及代码。标题的这些机器学习方法基本都可以调包，使用sklearn库实现。不需要装很多包。(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思

阡之尘埃·2023-12-18 23:01

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

opencv+python学习记录（十二）高斯平滑、均值平滑

高斯平滑中opencv提供的函数：dst=cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,dst[,sigmaY[,borderType]]])快速均值平滑中opencv提供的函数：

三味菜551·2023-12-18 14:08

图像平滑处理

ksize,anchor,borderType)例子方框滤波函数语法：dst=cv2.boxFilter(scr,ddepth,ksize,anchor,normalize,borderType)例程高斯滤波函数语法

yekh_sys·2023-12-18 13:59

深度学习中的高斯分布

1高斯分布数学表达1.1什么是高斯分布高斯分布(GaussianDistribution)又称正态分布(NormalDistribution)。

智慧医疗探索者·2023-12-18 12:52

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

一个高斯分布可以用meanvector和covariancematrix来表示。均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

【python OpenCV3.3 图像处理教程】边缘保留滤波EFP、直方图均衡化、反向投影、轮廓发现、

1.边缘保留滤波EFP高斯双边滤波：cv.bilateralFilter均值迁移滤波：cv.pyrMeanShiftFiltering来自这篇博客的定义：高斯模糊：基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大

chairon·2023-12-18 11:33

matlab做高斯分布图,MATLAB实例：二元高斯分布图

MATLAB实例：二元高斯分布图1.MATLAB程序%%demoMultivariateNormalDistributionclearclc%%空间坐标范围x1=-5:0.2:5;x2=-5:0.2:5

sadeir·2023-12-18 06:22

格密码学重要概念: 高斯平滑参数

2平滑参数是格上高斯的一个测量值，类似与高斯函数的偏差。1为什么要用到平滑参数？

Hajre·2023-12-18 06:51

格密码学重要概念: 高斯采样

1高斯采样的重要性许多最近的基于格的方案需要从离散高斯中采样(例如，参见[Bai14]，[MP12]，[Lyu12]，[GPV08]，[BLISS13])。离散高斯参数由特殊方案的安全证明决定。

Hajre·2023-12-18 06:51

多维高斯分布

简介高斯分布是比较常见的概率分布，一维高斯分布如下：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{2\pi\sigma}e^{-{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma

Rauchy·2023-12-18 06:51

Unity与高斯分布——Part1：理解高斯分布

原文链接：https://www.alanzucconi.com/2015/09/09/understanding-the-gaussian-distribution/引言考虑一下如何在一个平面上生成随机点。这些点可以代表敌人，树木，或者任何实例。在Unity中最简单的方式就是：Vector3position=newVector3();position.x=Random.Range(min,max

georgeandgeorge·2023-12-18 06:19

python：拟合高斯模型

注意本篇讲的是如何用一堆离散数据点拟合出高斯模型，而非已知一堆数据点对求解高斯函数。拟合单高斯模型（正态分布）若你有一堆离散数据点，想拟合出其高斯分布。实际上只需要求其均值和标准差。

奔跑的Yancy·2023-12-18 06:49

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法、软间隔支持向量机算法、非线性支持向量机算法详细介绍及其原理详解高斯分布

IronmanJay·2023-12-18 06:47

格密码：离散高斯与子高斯分布

高斯分布我们都很熟悉，但在格密码中会用到一种特殊的高斯分布，将其取名离散高斯分布（discreteGaussian)。一.N维连续高斯分布给定一个正整数n，代表维度。

唠嗑！·2023-12-18 06:15

matlab给信号添加高斯白噪声——awgn函数

`awgn`函数是MATLAB中用于向信号添加高斯白噪声的函数。`awgn`是"AdditiveWhiteGaussianNoise"的缩写，意思是添加白噪声。

Bury454·2023-12-17 23:31

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候

Patrick star`·2023-12-17 16:29

概率机器人-定位-马尔可夫和高斯

移动机器人定位可以认为是坐标变换的问题，建立地图坐标系与机器人本体坐标系之间的对应关系的过程。马尔科夫定位=贝叶斯滤波+马尔科夫准则扩展卡尔曼定位=EKF+运动模型+基于特征的测量模型无迹卡尔曼定位=UKF+运动模型+基于特征的测量模型

小小地卜师·2023-12-17 12:09

核函数变换

常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核

llovew.·2023-12-17 06:19

数据科学必备分布

正态分布正态分布（Normaldistribution），也被称为高斯分布（Gaussiandistribution），是概率论和统计学中非常重要的一种概率分布。

llovew.·2023-12-17 06:18

loss function

//borgwang.github.io/ml/2019/08/12/loss-functions-in-ml.html均方差损失MeanSquaredErrorLoss：在模型输出与真实值的误差服从高斯分布的假设下

log1302·2023-12-17 01:52

最小二乘法

begin{cases}最可信赖估计\\回归分析\\组合数据的测量处理\\\end{cases}⎩⎨⎧最可信赖估计回归分析组合数据的测量处理本质一致回归分析回归:寻找变量与变量之间的关系最小二乘法历史高斯提出了计算方法

nanxl1·2023-12-17 01:20

贝叶斯分类器-对文本的分类

另外在实际做的过程中，也会发现，相比于之前做的贝叶斯分类器，特征是二维变量，而在

在做算法的巨巨·2023-12-16 22:44

发现数学之美--微积分的起源和用途（一文搞懂微积分）

伟大的数学家有牛顿、阿基米德、莱布尼茨、欧拉、拉格朗日、拉普拉斯、高斯、约翰·伯努利、庞加莱、黎曼、欧几里得、克莱因、笛卡尔、狄

特立独行的猫a·2023-12-16 22:30

分类（七）—— 组合分类

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。

shi_jiaye·2023-12-16 17:12

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

50 行代码，看 Python + OpenCV 玩转实时图像处理！

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助，项目演示效果如下

爬遍天下无敌手·2023-12-16 15:47

cvtcolor python opencv_Python + OpenCV 玩转实时图像怎么处理呢？看我50行代码解决

各位学习Python的小伙伴们，在学到OpenCV图像处理肯定会遇到过这些问题，比如说高斯函数、滤波处理、阈值二值化等，在这里呢，我给大家分享一个小的项目案例，大家可以结合我的案例，通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点

weixin_39920397·2023-12-16 15:46

opencv函数findcontours_基于python+opencv的实时图像处理

初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点。

weixin_39831104·2023-12-16 15:15

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。

有Li·2023-12-16 11:43

NR基础篇上——均值滤波、高斯滤波、双边滤波、NLM

人类的世界就是一个信号传输的世界，所以噪声无处不在，图像作为一种信号传输的方式当然也无法幸免。为了尽量减少噪声对图像质量的影响，还原物体的本来状态就提出了一系列降噪的方法，本文就简单介绍几种常见的降噪滤波算法。图像噪声产生的原因矫正方法我将图像去噪的算法大致分位这么几类，包括硬件去噪，从源头降低噪声，常见的方式有CDS(correlateddoublesampling)，但是这种硬件的方式不是IS

wtzhu_13·2023-12-16 10:39

NR基础篇下——中值滤波、多级中值滤波、多级中值混合滤波、加权中值滤波、中值有理滤波

而且均值滤波对高斯噪声的效果很好，但是对于椒盐噪声的效果就很一般。但是中值滤波作为一种顺序滤波器，对于椒盐噪声的效果很好，而且保边能力很强，所以这一篇主要讨论一下中值相关的算法。