高斯贝叶斯第13页

高斯矩阵相乘

高斯分布的概率密度函数：其本质问题可抽象为：已知两个独立高斯分布，N1∼(u1,δ12)，N2∼(u2,δ22)N1∼(u1,δ1^2)，N2∼(u2,δ2^2)N1∼(u1,δ12)，N2∼(u2,δ22

云端一散仙·2024-01-04 14:52

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载：空间滤波之高斯滤波器

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载：空间滤波之高斯滤波器本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net

youcans_·2024-01-04 09:07

LOG滤波器原理探究---计算机视觉和特征检测

先来看几个滤波器公式：高斯滤波器：G(x,y;σ)=12πσ2e−x2+y22σ2G(x,y;\sigma)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}e^{-\frac{x^2+y^2}{2\sigma

satadriver·2024-01-04 07:38

中原焦点网初第34期坚持分享第66天2022.6.10

贝叶斯定理若非站在讲台上，下面有上万观众，她内心很忐忑，能给到观众什么有价值的观点吗？从大家普遍存在的困惑出发，然后紧扣今天的主题，以困惑为主线，以主题为灵魂，把故事讲好，应该就能给到大家一些启发。

爱尚教育·2024-01-04 00:22

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

IMU传感器与误差模型

2.2陀螺仪测量原理3IMU误差模型3.1确定性误差3.1.1Bias3.1.2Scale3.2确定性误差标定—六面法3.2.1六面法标定加速度3.2.2六面法标定陀螺仪3.3IMU随机误差3.3.1高斯过程

兔子不吃草～·2024-01-03 20:23

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

逆光暖色户外闺蜜照片后期Lr调色预设

转到滤镜>模糊>高斯模糊。将不透明度设置为40％左右。复制CloudsShadow图层和CloudsPNG图层。按住S

紛島花音·2024-01-03 19:28

c# OpenCvSharp透视矫正参数调整器

透视矫正不够智能化，每次都要进行局部参数调整，不便于程序使用，程序流程还是那几个步骤；1、读取图像、灰度化2、高斯滤波3、二值化4、边缘检测灰度化图上个图看看经过调整透视矫正边缘检测结果我还是挺满意的发现一个新问题获取最大面积的四个点有两个点重复在一个位置一

李建军·2024-01-03 16:06

详解卡尔曼滤波（Kalman Filter）

1.从维纳滤波到卡尔曼滤波黑盒（BlackBox）思想最早由维纳（Wiener）在1939年提出，即假定我们对从数据到估计中间的映射过程一无所知，仅仅用线性估计（我们知道在高斯背景下，线性估计能达到克拉美劳下界

一碗姜汤·2024-01-03 15:43

运维工程师的出路到底在哪里？

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，贝叶斯滤波与Kalman估计、多传感器信息融合

Mindtechnist·2024-01-03 15:19

贝叶斯学习

条件概率条件概率是带有某些（前提条件）背景约束的概率问题。通常条件概率的记号是p(A|B)表示在给定的条件B下，A事件发生的概率。联合概率联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。公式：p(AandB)=p(A)p(B|A)如果事件A的结果不影响事件B发生的概率，则p(B|A)=P(B)，公式可以表示为p(AandB)=p(A)p(B)投2枚硬币，A表示第一个

woniuxia·2024-01-03 12:19

数字图像处理滤波器汇总大全

常见类型：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器。非平滑滤波器目的：用于增强图像的特定特征，如边缘、纹理或对比度。操作：通过强调像素与其邻域的差异来工作。效果：增加了图像的细

筱筱西雨·2024-01-03 11:36

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

Debroon·2024-01-03 10:57

【数据不完整？用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法：睹始知终

期望值最大化算法EM：睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤：期望M步骤：最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法

Debroon·2024-01-03 10:50

【数值分析】高斯型求积公式，任意区间三点gauss求积公式，matlab实现

Gauss型求积公式Gauss型求积公式定义∫abρ(x)f(x)dx≈∑i=1nAif(xi)\int_{a}^{b}\rho(x)f(x)\mathrmdx\approx\sum_{i=1}^{n}A_if(x_i)∫abρ(x)f(x)dx≈i=1∑nAif(xi)如果求积公式具有2n−1{2n-1}2n−1次代数精度，则称对应的节点x1,x2,⋯ ,xn{x_1,x_2,\cdots,x_

你哥同学·2024-01-03 10:33

第十八届全国大学生智能车室外组5g开源(小白小白小白队)

秉承大道至简的原则，使用双边滤波弱化图像赛道纹理，高斯模糊去除图像绝大多数

开飞机的舒克㎡·2024-01-03 10:13

OpenCV | 背景建模

混合高斯模型在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM

squirrel快乐敲码·2024-01-03 08:24

深度学习从入门到不想放弃-5

居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树，贝叶斯

周博洋K·2024-01-03 05:25

计算机视觉 - 了解Mosaic数据增强

噪声注入（例如添加高斯噪声或椒盐噪声）会引入随机变化。剪切、滤除和混合技术（例如Mixup和CutMix）会修改图像或其组件以创建

坐望云起·2024-01-03 04:19

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本

阿君聊风控·2024-01-02 23:40

[概率论]四小时不挂猴博士

贝叶斯公式是什么贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理，用于计算在已知一些先验信息的情况下，更新对事件发生概率的估计。

东北霸主劳德利·2024-01-02 23:32

BRISQUE UCIQE UIQM

特别地，在归一化之后，自然图像的像素强度遵循高斯分布，而不自然或失真图像的像素强度不遵循高斯分布。第一步提取NSS：我们开发的NR-IQA的空间方法可以总结如下。给定图

水溺三千·2024-01-02 15:41

comsol电磁仿真入门

引子：一、Maxwell方程高斯定律(磁)运用于单纯磁场。高斯定律(电)运用于单纯电场。安培定律与法拉第定律描述电磁感应的，安培定律是电生磁，法拉第定律是磁生电。

csdnzzt·2024-01-02 12:22

高斯投影正反算及换带程序

源项目地址：高斯投影:Gaussian_projection_coordinates(gitee.com)gitclone：[email protected]:yitian00/gaussian-projection.git

进击中的小龙·2024-01-02 10:37

matlab概率论例子

高斯概率模型：[f,xi]=ksdensity(x):returnsaprobabilitydensityestimate,f,forthesampleinthevectorx.Theestimateisbasedonanormalkernelfunction

satadriver·2024-01-02 08:12

基于OpenCv的车道检测

项目背景和步骤车道检测是自动驾驶领域不可或缺的一环具体步骤如下：一、将图像灰度化，并进行适度的高斯滤波，剔除干扰二、利用Canny边缘检测，检测出车道和其它物体的边缘三、使用ROI区域截取，截取需要的部分

会的东西有点杂·2024-01-02 07:03

算法专题五：位运算

常见位运算总结：1.位1的个数2.比特位记数3.汉明距离4.只出现一次的数字5.只出现一次的数字三二.判断字符是否为一1.思路一:位运算思路GIF题目解析三.丢失的数字1.思路一:暴力思路2.思路二：高斯求和思路

随风飘扬@·2024-01-02 03:35

关于正态分布

1.正态分布是什么正态分布，也称为高斯分布，是由德国数学家卡尔·弗里德里希·高斯在研究测量误差时提出的。

翔云123456·2024-01-02 02:51

09-《黑客与画家》-第八篇：防止垃圾邮件的一种方法

本章主要写了作者针对垃圾邮件筛选提出的自己的解决之道,重点是贝叶斯算法。

换行敲回车·2024-01-02 00:29

【数值分析】高斯消元法，matlab实现

高斯消元法An×nx=bA_{n\timesn}x=bAn×nx=b步骤：1.列出增广矩阵Z=[A∣b]2.迭代 , j=1,2,⋯ ,nZ第i行的每个元素乘以Zi−1,jZi,j , i=j+

你哥同学·2024-01-01 16:05

大学物理II-作业1【题解】

【单选题】——考查高斯定理下面关于高斯定理描述正确的是（D）。

怪兽也会哭哭^·2024-01-01 14:55

53-听课笔记《贝叶斯推断》

贝叶斯推断可以帮你找到出路。一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断是主观的，基于你对一件事发生的信心。坏处是主观，所以可能坐井观天，好处是可以无中生有，至少不怕没选择。它先入为主，不限频次。

墨一凡·2024-01-01 14:43

python的视觉库学习又名：学计算机视觉理论，做DEMO（第二天）

使用Matplotlib读取图像1.3.1使用OpenCV保存图像1.3.2使用Matplotlib保存图像第2章OpenCV图像处理（1）2.1图像模糊2.1.1均值滤波2.1.2中值滤波2.1.3高斯滤波

Wade_Crab·2024-01-01 10:59

信号检测与估计——知识总结

1、卡方分布的均值和方差最近在学习信号检测与估计，在求解高斯随机变量平方的期望时，需要用到卡方分布。

风声holy·2024-01-01 09:18

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

无监督学习(下)

1.高斯混合模型(GMM)(1)简单概念高斯混合模型是一种概率模型，它假定实例是由多个参数未知的高斯分布的混合生成的。从单个高斯分布生成的所有实例都形成一个集群，通常看起来像一个椭圆。

歌者文明·2024-01-01 07:15

c++ 高斯消元算法实现

高斯消元即是用矩阵求解方程组的方法如下是高斯消元的c++代码，包含求解步骤的注释，看代码和注释更直观：/*使用方法constintN=4

ldxxxxll·2024-01-01 04:23

VAE变分自编码器原理推导+Python代码实现

2、引入2.1、高斯混合模型生成模型，可以简单的理解为生成数据(不止，但我们暂且就这么理解它)\boxed{(不止，但我们暂且就这么理解它)}(不止，但我们暂且就这么理解它)。

篝火者2312·2024-01-01 04:51

机器学习：贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来

十有久诚·2024-01-01 02:04

《沙丘》导演科幻巨制——我是谁？猎杀还是救赎？

《银翼杀手2049》是美国2017年的科幻动作片，由加拿大导演丹尼斯·维伦纽瓦执导，瑞恩·高斯林、哈里森·福特、安娜·德·阿玛斯主演。

皮皮光影屋·2024-01-01 01:01

单细胞拟时序分析 | diffusionMap

1.简介DiffusionMap（扩散映射）是一款R软件，通过高斯模型和马尔科夫模型，把单细胞（scRNA）表达矩阵的非线性结构映射为连续性结构，并关联至对应细胞分组。

biomooc·2024-01-01 00:02

【读书笔记】网空态势感知理论与模型（三）

7.3方向3的研究成果（态势知识融合）7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法：（1）构建跨层的贝叶斯网络，推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”；在云环境中实现网空态势感知

xian_wwq·2023-12-31 18:54

JAVA环境搭建及入门

人与人交流沟通的表达方式计算机语言：人与计算机之间，进行信息交流沟通的一种特殊语言Java语言诞生于1995年，是Sun（StanfordUniversityNetwork）公司推出的一门计算机语言公认的Java之父：詹姆斯·高斯林

Quella_ly·2023-12-31 12:18

【论文笔记】Gaussian Splatting SLAM

本文提出第一个基于3D高斯溅射（3DGS）的在线视觉SLAM系统。3DGS中的3D场景会被表达为大量的有方向、伸长率、颜色和不透明度的高斯。其余视觉SLAM方法使用占用/有符

byzy·2023-12-31 11:38

图像去噪opencv

在OpenCV中，图像去噪通常可以通过多种方式来实现，包括高斯模糊、中值滤波、双边滤波等。提供完整的参数和中文注释。

朱雀333·2023-12-31 10:54

朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model）, NB 算法简介

朴素贝叶斯（NBM，NaiveBayesianModel）,NB算法分类算法在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。

草明·2023-12-31 10:34

初识人工智能，一文读懂贝叶斯优化和其他算法的知识文集(8)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能知识专栏学习人工智能云集访问地址备注人工智能(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134830998人工智能专栏人工智能(2)https://blog.csdn.ne

普修罗双战士·2023-12-31 08:02

时序分解 | Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解目录时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

机器学习之心·2023-12-31 08:17

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