高斯贝叶斯分类

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

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

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

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

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

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】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。
RIKI_1·2024-02-19 19:07

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

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

OpenCV-Python学习(九)：图像滤波

目录：1.滤波的相关概念2.卷积操作3.平滑操作(低通滤波)均值滤波中值滤波高斯滤波双边滤波4.锐化操作(高通滤波)自定义锐化核USM锐化(UnsharpMask)5.梯度操作(高通滤波)Sobel算子
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

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

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。
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

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

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式：defbagOfWords2VecMN(vocabList,in
DocPark·2024-02-14 13:03

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法
UP Lee·2024-02-14 13:32

OpenCV-38 图像金字塔

目录一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔一、图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。
一道秘制的小菜·2024-02-14 09:59

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07Localfeature-Blobdetection1实现尺度不变性不管多近多远，多大多小都能检测出来找到一个函数，实现尺度的选择特性2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导
量子-Alex·2024-02-14 08:20

课程大纲：图像处理中的矩阵计算

课程大纲：第1章：矩阵计算基础矩阵及其表示方式矩阵四则运算单位矩阵和逆矩阵矩阵的转置线性系统和矩阵的求解（高斯消元法）第2章：图像表示和颜色空间数字图像的矩阵表示灰度图像
superdont·2024-02-14 05:08

单细胞数据分析之PCA再认识与ScaleData函数

我们首先再认识一下PCA数据做PCA分析的前提是1、主成分分析认为主元之间彼此正交，样本呈高斯分布；2、主成分分析假设源信号间彼此非相关；那么这里我们需要讨论一下，我们的单细胞或者空间转录组数据是呈现高斯分布的么
单细胞空间交响乐·2024-02-14 04:18

二次剩余问题x的求解及代码实现（python）

C.F.高斯称它为算术中的宝石，他一人先后给出多个证明。[1]研究二次剩余的理论称为二次剩余理论。二次剩余理论在实际上有广泛的应用，包括从噪音工程学到密码学以及大数分解。
JustGo12·2024-02-13 22:03

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？
神笔馬良·2024-02-13 21:03

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

具体来说，朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©，即样本中每个类别占比。然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

数学王国的故事2

在上个故事中，佛里斯王国的阴谋被聪明的大法官识破，“0÷0”灰头土脸地回到了佛里斯王国，向国王汇报在高斯王国发生的一切。0÷0：“报告国王，我们的计划被识破了，我也被赶回来了。”
贞元目凡·2024-02-13 12:39

机器学习原型聚类

基于原型的聚类”（prototype-basedclustering），原型表示模板的意思，就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程，常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类，混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类
黄粱梦醒·2024-02-13 07:08

【转载】计算机视觉（六）：频率域滤波器

eeeee123456/article/details/82950986一、滤波器1.基本滤波公式2.滤波步骤3.低通滤波器与高通滤波器二、低通滤波器（平滑图像）1.理想低通滤波器2.布特沃斯低通滤波器3.高斯低通滤波器三
dopami·2024-02-13 05:34

[数学]高斯消元

介绍用处：求解线性方程组加减消元法和代入消元法这里引用了高斯消元解线性方程组----C++实现_c++用高斯消元法解线性方程组-CSDN博客改成了自己常用的形式：intgauss(){intc,r;//
Waldeinsamkeit41·2024-02-13 02:38

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:57

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:52

图像金字塔

2.高斯金字塔和拉普拉斯金字塔高斯金字塔用来向下降采样图像拉普拉斯金字塔则用来从金字塔底层图像中向上采样重建一个图像。
猴子喜·2024-02-12 18:24

2018-09-10

而密布的细沙一样的雨珠，则给这一切的灰黑蒙上了一层蒙版，并且高斯模糊了一下，一切事物的边界不再清晰。我牵着狗从明亮的楼走出，没走几步，回头望那楼前的灯，已经变成灰白。
火涟叶·2024-02-12 10:06

PointCleanNet: 一种基于数据驱动的点云去噪方法

1.介绍点云去噪是一个老问题了，一般主要是针对高斯噪声和异常点（Outliers）进行去噪，经典的方法包括双线性，高斯核以及MLS曲面重映射等方法。
程序猿老甘·2024-02-12 09:43

3D高斯溅射：面向三维场景的实时渲染技术

1.前言高斯溅射技术【1】一经推出，立刻引起学术界和工业界的广泛关注。
程序猿老甘·2024-02-12 09:13

利用YOLOv8 pose estimation 进行 人的 头部等马赛克

文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码
shiter·2024-02-12 09:38

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归
亚图跨际·2024-02-12 09:26

蒙特卡洛分析在集成电路中的运用

一般在model文件中，对mos管的vth0以及u0参数都加入了高斯随机变量。这个操作其实就是为了蒙特卡洛分析去的，作用是用来拟合IC生产过程中引入的工艺偏差，蒙特卡洛仿真将通过多次仿
歌者長門·2024-02-12 07:44

求逆矩阵（C++）

求矩阵的逆常见的一般有三种方法（考研常见）：待定系数法、高斯-约旦消元法和伴随矩阵求逆矩阵。
龙行泽雨·2024-02-12 04:44

iOS学习之（向上，向下，四舍五入）取整

floor()方法是向下取整，类似于数学中的高斯函数[].取得不大于浮点数的最大整数，对于正数来说是舍弃浮点数部分，对于复数来说，舍弃浮点数部分后再减1.(int)f
鑫飞·2024-02-11 23:22

[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)

核函数可以是各种形式，常用的有高斯核、均匀核等。核函数在数据点附近产生一个非负的函数值，表示该点附近的概率密度。然
老狼IT工作室·2024-02-11 16:26

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑
量子-Alex·2024-02-11 02:13

信安数基2-同余方程

同余式的记号由高斯(Gauss,C.F.)于1800年首创,发表在他的数论
利賀田·2024-02-10 11:44

使用高斯函数进行散点拟合预测

首先需要安装pyGPs包test=np.arange(0,2800,1)x=x_train#x_train,y_train为np.array()数组y=y_trainmodel=pyGPs.GPR()#specifymodel(GPregression)model.getPosterior(x,y)#fitdefaultmodel(meanzero&rbfkernel)withdatamodel.
x_uhen·2024-02-10 10:03
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