高斯贝叶斯分类

机器学习期末复习 贝叶斯分类器

先验概率与后验概率先验概率：对于某一个概率事件，我们都会有基于自己已有的知识，对于这个概率事件会分别以什么概率出现各种结果会有一个预先的估计，而这个估计并未考虑到任何相关因素。对于分类数据来说，先验概率就是取某一类的概率。（基于自己已有的知识->已有的数据）（预先的估计->统计概率）假如你考试没及格，老师要求大家拿卷子回家给爸妈签字，假如你考试没及格过10次，你每次都用小本记下来后果：被胖揍一顿：
JYHZZ·2023-06-12 05:19

【量化】朴素贝叶斯分类股票预测

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。贝叶斯公式就一行：P(Y∣X)=P
坐怀不乱_d4bd·2023-06-12 00:17

三衢诗歌笔记(9)·寄和徐经畈

……御史萧泰来劾高斯得、徐霖，右司李伯玉言泰来所劾不当，上切责伯玉，降两官，罢。子才言："陛下更化，召用诸贤，今汝腾、斯得、霖相继劾去，伯玉又重获罪，善人尽矣。"
莲子风父抱石人·2023-06-12 00:29

使用MATLAB将Excel里面的数据导入，并且将MATLAB数据导入到Excel里面的命令介绍

系列文章目录Matlab中求解线性方程组——高斯消元法、LU分解法、QR分解法、SVD分解法、迭代法等MATLAB迭代的三种方式以及相关案例举例MATLAB矩阵的分解函数与案例举例MATLAB当中线性方程组
张小鱼༒·2023-06-11 18:49

信号的峰度和偏度

信号的峰度和偏度信号的高阶矩偏度峰度信号的高阶矩信号的均值、均方值和方差能全面反映高斯分布的随机信号特征，比如说幅值情况、能量变换情况，不过单单只是这几种随机信号特征，并不能完美的描述数学模型的偏移或陡峭程度
傲娇是病得治·2023-06-11 17:27

融合黄金正弦和随机游走的哈里斯鹰优化算法(GSHHO)-附代码

融合黄金正弦和随机游走的哈里斯鹰优化算法(GSHHO)文章目录融合黄金正弦和随机游走的哈里斯鹰优化算法(GSHHO)1.哈里斯鹰优化算法2.改进哈里斯鹰优化算法2.1黄金正弦算法2.2非线性能量指数递减策略2.3高斯随机游走策略
智能算法研学社（Jack旭）·2023-06-11 16:58

球差产生的原因、定量分析和校正方法（zemax）

原因：菲涅尔折射定律的公式：n1xsin=n2xsin是非线性的，在近轴条件下是近似线性的，高斯公式才成立。越偏离轴偏转能力越强。定量计算：在不同光瞳区域上的光线入射到像面后的垂直高度。
别再出error了·2023-06-11 15:41

图像噪声的应用

高斯噪声椒盐噪声手动实现椒盐噪声的添加importnumpyasnpimportcv2importrandomdefPepperAndSalt(src,percentage):NoiseImg=srcNoiseNum
@kc++·2023-06-11 12:47

基于支持向量机（SVM）的异或数据集划分

的优缺点二、基于SVM的异或数据集划分1、数据集及数据预处理1）创建一个异或数据集的代码：2）代码执行效果2、构建SVM分类器1）划分区域的代码：2）求异或数据集决策边界的代码：三、案例结果及分析1、高斯径向基核函数
凌天傲海·2023-06-11 11:45

数论与组合数学 期末总结（完结）

欧几里得扩展算法线性同余方程组(ax=bmodm)(ax=b\mod\m)(ax=bmodm)求线性同余方程组：中国剩余定理高次同余方程组Hensel引理模多项式阶原根原根数量原根存在判定平方剩余勒让德符号高斯引理二次互反律
sylviiiiiia·2023-06-11 11:39

漫步线性代数二——线性方程的几何形状

不过我希望可以给高斯一个机会：2x−yx+y=1=5我们可以按行或按列看待这个方程组。我希望大家两方面都能明白。第一种方法主要看每个方程(行)。这是大家最熟悉的，对于两维的情况我们可以很快理解。
会敲键盘的猩猩·2023-06-11 11:58

高斯模糊学习

RenderScriptRenderScript[ˈrendə(r)][skrɪpt]是android上的高性能计算密集型框架，在native层进行数据并行运算，并且可以充分利用多核CPU以及GPU的运算能力。语言本身是基于C99标准的，会先用LLVM编译称字节码，然后会在设备运行时编译成相应的机器码，所以他是平台无关的。android提供了一些内置的api，我们可以在java层调用，如下：名称说
小宋敲码·2023-06-11 11:33

模糊控制器隶属度函数绘制

模糊控制器隶属度函数绘制这里主要介绍两种方法，都是用MATLAB进行绘制，用Python绘图会报encoding编码的问题隶属度函数有三角形隶属度函数、高斯隶属度函数、梯形隶属度函数等等这里以三角形隶属度函数为例直接绘制
Prejudices·2023-06-11 10:17

11 GMM——高斯混合模型

文章目录11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍11.2通过MLE估计参数11.3EM求解11GMM——高斯混合模型11.1模型介绍从几何角度来说：高斯混合模型表示：加权平均——由多个高斯分布混合叠加而成
hanhan不是很憨憨·2023-06-11 08:35

数字图像处理学习笔记9：图像复原及重建1（常见噪声及滤波方法、噪声判别方法）

文章目录前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲（椒盐）噪声三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪1.算数均值滤波器及MATLAB
‭刘燚·2023-06-11 07:22

视觉SLAM十四讲——ch6实践（非线性优化）

视觉SLAM十四讲----ch5的实践操作及避坑一、实践操作前的准备工作二、曲线拟合问题1.手写高斯牛顿2.使用Ceres进行曲线拟合3.使用g2o进行曲线拟合三、遇到的问题一、实践操作前的准备工作1.
琉璃轻纱·2023-06-11 00:47

R语言中的隐马尔可夫HMM模型实例|附代码数据

它们与状态空间和高斯混合模型相关，因为它们旨在估计引起观测的状态。状态是未知或“隐藏”的，并且HMM试图估计状态，类似于
·2023-06-11 00:24

Switf 实现高斯模糊

Switf实现高斯模糊总结下项目中高斯模糊效果中的问题和解决方案方式一毛玻璃效果、通过加一层蒙版来实现，需要注意的是通过这个方式调用截图的时候，模糊蒙版不会被截图上extensionUIVisualEffectView
夏天无泪灬·2023-06-11 00:56

任务参数化高斯混合模型（task-parameterized Gaussian mixture model，TP-GMM）

自用笔记，未完待续，以及CSDN的Markdown环境有点差，Typora移植过来乱码了，修了一下，排版勉强还能看转载请注明出处文章目录1.简介2.提出方法2.1方法概述2.2一个单高斯分布的简单例子。
陈三章·2023-06-10 22:19

GreenPlum版本升级

中国DBA联盟(ACDU)成员，目前服务于工业互联网擅长主流Oracle、MySQL、PG、高斯及Greenplum运维开发，备份恢复，安装迁移，性能优化、故障应急处理等。
IT邦德·2023-06-10 22:17

基于GMM的一维时序数据平滑算法

本文将介绍我们使用高斯混合模型(GMM)算法作为一维数据的平滑和去噪算法。假设我们想要在音频记录中检测一个特定的人的声音，并获得每个声音片段的时间边界。
deephub·2023-06-10 22:46

18 高斯网络

文章目录18高斯网络18.1高斯网络介绍18.2GaussianBayesianNetwork——高斯有向图18.3GaussianMarkovNetwork——高斯无向图18高斯网络18.1高斯网络介绍概率图模型可以分成主要的几部分
hanhan不是很憨憨·2023-06-10 19:49

变分自编码（VAE）

1.变分自编码(VAE)是连续无限维高斯分布的混合模型2.给定Z,变量X所服从的分布可以据具体情况而定，一般是高斯分布3.利用变分推断对VAE模型进行参数学习4.学习过程中，根据样本求得后验是编码过程，
整得咔咔响·2023-06-10 19:13

VAE——变分自编码器的数学推导

p(z)是先验概率，意味着只需要选择一个合适的分布就可以了，一般采用单位高斯
ffiirree·2023-06-10 19:42

算法复杂度分析与计算

算法也分好坏之分，例如著名数学家高斯发现了算数级数的对称性，从而能够从等差数列的角度计算求和。
_小许_·2023-06-10 17:50

C#，码海拾贝（38）——求解“线性方程组”的“高斯－赛德尔迭代法”之C#源代码

namespaceZhou.CSharp.Algorithm{//////求解线性方程组的类LEquations///原作周长发///改编深度混淆///publicstaticpartialclassLEquations{//////高斯
深度混淆·2023-06-10 11:24

C#，码海拾贝（29）——求解“大型稀疏方程组”的“全选主元高斯－约去消去法”之C#源代码

大型稀疏矩阵线性化方程组的数值求解问题广泛存在于工程实践尤其是计算机仿真领域如水力管网计算，电力系统的大型导纳矩阵计算，高阶偏微分方程的数值求解，以及铸件充型过程与凝固过程的数值模拟等。经常出现在科学和工程计算中,因此寻找稀疏线性方程组的高效计算方法及其并行算法是提高科学与工程应用问题计算效率的有效途径。这方面的研究始于20世纪60年代然而至今仍未见任何公诸于世的高效的数值解法计算准确~快速又节省
深度混淆·2023-06-10 11:53

C#，码海拾贝（21）——“全选主元高斯消去法“求解“线性方程组“的C#源代码

namespaceZhou.CSharp.Algorithm{//////求解线性方程组的类LEquations///原作周长发///改编深度混淆///publicstaticclassLEquations{//////全选主元高斯消去法
深度混淆·2023-06-10 11:22

C#，码海拾贝（23）——求解“复系数线性方程组“的“全选主元高斯消去法“之C#源代码

namespaceZhou.CSharp.Algorithm{//////求解线性方程组的类LEquations///原作周长发///改编深度混淆///publicstaticpartialclassLEquations{//////复系数方程组的全选主元高斯消去法
深度混淆·2023-06-10 11:22

C#，码海拾贝（25）——求解“三对角线方程组”的“追赶法”之C#源代码

追赶法的基本思想与高斯消元法及三角分解法相同，只是由于系数中出现了大量的零，计算中可将它们撇开，从而使得计算公式简化，大大减少了计算量。
深度混淆·2023-06-10 11:22

第五章 图像处理

文章目录前言一、图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔二、图像轮廓1.轮廓提取2.轮廓绘制3.轮廓特征4.轮廓近似5.轮廓标记三、模板匹配四、直方图1.对比度2.绘制直方图3.均衡化3.1理论3.2
穆_清·2023-06-10 09:20

第三章 图像的低通与高通滤波

文章目录前言一、卷积操作二、低通滤波1.方盒滤波与均值滤波2.中值滤波3.高斯滤波3.1高斯分布3.2滤波流程3.2OpenCV代码及手动实现4.双边滤波4.1原理4.2OpenCV代码实现二、高通滤波
穆_清·2023-06-10 09:19

OpenCV实战——提取视频中的前景对象

OpenCV实战——提取视频中的前景对象0.前言1.提取视频中的前景对象2.混合高斯方法3.完整代码相关链接0.前言当固定摄像机观察场景时，背景基本保持不变。
盼小辉丶·2023-06-10 09:15

【Python知识】可视化函数plt.scatter

目录一、说明二、函数和参数详解2.1scatter函数原型2.2参数详解2.3其中散点的形状参数marker如下：2.4其中颜色参数c如下:三、画图示例3.1关于坐标x，y和s，c3.2多元高斯的情况3.3
无水先生·2023-06-10 05:36

数字图像处理——高斯噪声和椒盐噪声区别

高斯噪声和椒盐噪声以Lina图像为例两者在视觉上的区别就是，高斯噪声是和原来图像像素值相关的噪声，而椒盐噪声则是很多的黑白像素点。
雪野Solye·2023-06-10 05:00

图像噪声种类--高斯噪声 椒盐噪声

图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息，图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道收到了噪声的污染。在MATLAB中有用于创建噪声的函数，调用格式为J=imnoise(I,type)，例子如下：clc;clearall;closeall;RGB_data=imread('G:\picture_deal\mat
星空之火·2023-06-10 05:59

图像加噪（高斯噪声和椒盐噪声）

1.高斯噪声在空间域和频率域中，由于高斯噪声在数学上的易处理性，故实践中常用这种噪声模型。高斯随机变量z的PDF由下式给出：高斯噪声是指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
JaxonChan·2023-06-10 05:59

01：高斯噪声和椒盐噪声

文章目录前言一、高斯噪声和椒盐噪声是什么？二、编写程序1.分析两者的特点2.调用两个函数，实现添加噪声总结前言记录一下手写椒盐噪声和高斯噪声的python程序。
简博野·2023-06-10 05:58

两个高斯分布之间的KL散度

一元高斯分布的概率分布函数为f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2.(1.1)f\left(x\right)=\frac{1}{{\sqrt{2\pi}\sigma}}{e^{-\frac{{{{\left
峡谷相对论·2023-06-09 23:00

维纳滤波原理与一般定义

维纳滤波是一种对于平稳随机信号的均方误差最优的线性滤波器，即添加了平稳随机噪声（如高斯白噪声）的确定性信号经过维纳滤波系统后的输出与原始信号的均方误差最小。
峡谷相对论·2023-06-09 23:59

中值滤波_Halcon联合C#编程自学笔记三之中值滤波

【前言】在图像预处理过程中有中值滤波、均值滤波、高斯滤波等，本次主要研究中值滤波。中值滤波是消除图像噪声最常见的手段之一，特别是消除椒盐噪声，中值滤波比均值滤波更好。
weixin_39685130·2023-06-09 21:57

halcon中的高斯平滑算子原理分析

文章目录前言一、一维数据滤波原理二、高斯平滑1.计算高斯滤波器权值2.确定高斯滤波器的尺寸总结前言halcon中提供了灰度卡尺测量工具，在图像的测量、定位、计数等方面经常会用到，因此打算在openCV项目中添加类似的卡尺工具
大_樱_桃·2023-06-09 21:51

【无标题】Halcon图像滤波&中值滤波&&高斯滤波&图像加减

均值滤波：mean_image算子：mean_image(Image:ImageMean:MaskWidth,MaskHeight:)示例：mean_image(Image5,ImageMean1,3,3)Image5（输入对象）：输入灰度图像ImageMean1（输出对象）：输出均值滤波后的灰度图像3（输入控制参数1）：均值矩阵的宽，数值通常为奇数，数值越大效果越明显3（输入控制参数1）：均值矩
扩视机器视觉培训学院·2023-06-09 21:21

【halcon】--图像平滑--均值滤波、中值滤波

图像平滑的主要目的是减小图像噪声经常使用的有高斯滤波，均值滤波，中值滤波；均值滤波：就是将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。
渣渣辉o·2023-06-09 21:20

信息检索——NB算法的训练及分类过程实现

例子：1.估计朴素贝叶斯分类器的参数2.对测试文档进行分类参数估计：(上述计算中的分母分别是(8+6)和(3+6)，这是因为textc和，的大小分别是8和3，词汇表大小是6)
clown0004·2023-06-09 19:07

python—利用朴素贝叶斯分类器对文本进行分类

题目：1.已知一个文本集合为：[[‘my’,‘dog’,‘has’,’false’,’problems’,’help’,’please’],[‘maybe’,’not’,’take’,’him’,’to’,’dog’,’park’,’stupid’],[‘my’,’dalmation’,’is’,’so’,’cute’,’I’,’love’,’him’,’my’],[‘stop’,‘posting
Y_ni·2023-06-09 18:16

python数据分类方法_Python数据挖掘—分类—贝叶斯分类

pandas之get_dummies方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False)该方法可以将类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量参数说明：data：array-like、Series、DataFrame，输入数据pre
weixin_39649405·2023-06-09 18:16

python贝叶斯模型_【挖掘模型】： Python-朴素贝叶斯分类

Paste_Image.png利用贝叶斯定理中概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法#优点算法易于实现和部署，执行效率和准确度高#缺点适合处理离散型的数据,不适合处理连续型的数据#贝叶斯定理P(A|B)=P(A∩B)/P(B)=(P(B|A)*P(A))/P(B)#例子：#症状职业疾病#打喷嚏护士感冒#打喷嚏农夫过敏#头痛建筑工人脑震荡#头痛建筑工人感冒#打喷嚏教师感冒#头痛教师脑震荡#现在来
weixin_39723441·2023-06-09 18:45

学习笔记-贝叶斯分类器及其python实现

朴素贝叶斯（NB）[学生党学习笔记，如有错误谢谢各位大佬指出]所用书籍：《统计学习方法》-李航一、概述  朴素贝叶斯模型首先基于特征条件独立假设，学习输入的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。  同时这也表明了朴素贝叶斯是一种生成式模型，是基于概率进行学习并分类的。  关于生成式模型与判别式模型，大家可以点链接看看这篇文章[戳这里]  相对于其它分
九七不会用python·2023-06-09 18:15

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法的类型有监督学习的分类算法朴素贝叶斯算法的原理基于贝叶斯理论和特征相互独立的假设；因为假定特征相互独立让问题变的简单，因为称为朴素朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯
轻窕·2023-06-09 18:14
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