高斯贝叶斯

python机器学习算法--贝叶斯算法

1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。
在下小天n·2024-09-03 10:03

高等代数精解【9】

.线性组合为零向量的唯一性2.矩阵的秩3.几何解释（对于二维和三维空间）4.行列式（对于方阵）总结矩阵的非零子式基础重要性例子注意事项非奇异矩阵（也称为可逆矩阵或满秩矩阵）定义性质例子结论逆矩阵的计算高斯
叶绿先锋·2024-09-03 07:14

遗传进化算法进行高效特征选择

我们需要通过某种优化方法，寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯
广东数字化转型·2024-09-03 05:08

python奇数平方和_平方和

平方和误差和最大后验2020-12-2119:32:19多项式曲线拟合问题中的最大后验与最小化正则和平方和误差之间的关系简单证明多项式回归的最大后验等价于最小正则化和平方和误差;主要内容:多项式回归高斯分布贝叶斯定理对数函数计算
weixin_39807352·2024-09-02 23:54

【概率论】理解贝叶斯（Bayes）公式：为什么疾病检测呈阳性，得这种病的概率却不高？

文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考（摘自教材）一、贝叶斯公式定理1（贝叶斯公式）设有事件A,BA,BA,B，P(A)>0P(A)>0P(A)>0，P(B)>0P(B)>0P(B)
seh_sjlj·2024-09-02 20:08

2-83 基于matlab的自适应正则化核的模糊均值聚类框架(ARKFCM)

利用邻域中灰度的异质性获取局部信息，并用高斯径向基核函数替换标准欧几里德距离。程序已调通，可直接运行。2-83脑磁共振图像的分割-小红书(xiaohongshu.com)
'Matlab学习与应用·2024-09-02 11:16

数学漫步——贝叶斯估计思想

统计学中有两个大的学派：频率学派(也称经典学派)，和贝叶斯学派总所周知统计推断是根据样本信息对总体分布或者是总体特征数进行推断，经典学派和贝叶斯学派就是通过统计推断的不同方式划分的，经典学派的统计推断是依据样本信息和总体信息来进行推断
罗泽坤·2024-09-02 08:35

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

【概率图与随机过程】01 一维高斯分布：极大似然与无偏性

在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础
石 溪·2024-08-31 04:51

高斯分布推导

GaussianDistribution基础概念：似然性：用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，利用fDf_DfD计算出其似然函数：L(
章靓·2024-08-31 04:49

一维/二维高斯分布的负对数似然推导

参考wikipediaMultivariatenormaldistribution及Normaldistribution基础公式多元高斯分布公式f(X)=f(x1,x2,...,xk)=1(2π)k∣∑
lainegates·2024-08-31 03:48

数学基础 -- 线性代数之行阶梯形

矩阵经过行变换（如高斯消元法）后可以转换为行阶梯形，它具有以下特点：行阶梯形的定义零行在矩阵的底部：矩阵中如果存在一行全为零的行，这些行必须在矩阵的最下方。
sz66cm·2024-08-30 09:50

深度学习速通系列:贝叶思&SVM

贝叶斯（Bayesian）方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理
Ven%·2024-08-30 08:13

机器学习和深度学习·贝叶斯优化和optuna

贝叶斯优化贝叶斯优化的思想先验：取点似然：假设分布取了n个点之后…后验：近似取得极值贝叶斯优化的数学过程在贝叶斯优化的数学过程当中，我们主要执行以下几个步骤：1定义需要估计的f(x)f(x)f(x)以及
0xMayL·2024-08-30 08:39

Python实现分水岭图像分割算法

、引言二、分水岭算法的原理三、Python实现分水岭算法四、算法步骤解析1.图像预处理2.计算梯度图像3.阈值分割4.距离变换与标记操作5.分水岭变换五、应用场景：细胞图像分割1.读取细胞图像2.应用高斯模糊去除噪声
闲人编程·2024-08-29 16:29

Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）

D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。
冬天都会过去·2024-08-29 10:47

Halcon经典的边缘检测算子

1.Sobel算子Sobel算子结合了高斯平滑和微分求导。它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法
方世恩·2024-08-29 01:45

测量坐标出现6位、7 、8位的情况

首先可以认定为高斯——克吕格投影。我国规定比例尺2.5万~50万采用6度分带，1万及以上采用3度分带。
软考鸭·2024-08-26 22:17

利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的

要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能，我们需要构建一个模型，该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。
杨航 AI·2024-08-25 23:07

Python和MATLAB和R对比敏感度函数导图

要点深度学习网络两种选择的强制选择对比度检测贝叶斯自适应估计对比敏感度函数空间观察对比目标量化视觉皮质感知差异亮度、红/绿值、蓝/黄值色彩空间改变OpenCV图像对比度对比敏感度函数模型空间对比敏感度估计眼球运动医学研究空间时间颜色偏心率对比敏感度函数模型
亚图跨际·2024-08-24 07:33

Python实战：爬取小红书评论并进行情感分析

在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python爬取小红书的评论数据，并使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析。本教程将涵盖从数据采集到模型训练和预测的完整流程。
Mr 睡不醒·2024-08-24 05:49

【机器学习理论基础】一文看尽朴素贝叶斯算法

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
大数据AI·2024-08-23 10:20

【人工智能】案例分析和项目实践：使用高斯过程回归预测股票价格

高斯过程回归（GaussianProcessRegression,GPR）作为一种强大的非参数贝叶斯回归方法，能够处理复杂的非线性关系，同时提供预测的不确定性估计，非常适合用于股票价格预测。
@我们的天空·2024-08-22 12:06

【Python】一文详细介绍 py格式 文件

【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~
高斯小哥·2024-03-29 15:51

Java学习笔记01

1.1Java简介Java的前身是Oak，詹姆斯·高斯林是java之父。
.wsy.·2024-03-28 22:56

【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘

【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python
高斯小哥·2024-03-28 12:13

乘法-逆矩阵

文章目录1.矩阵相乘-5种方式1.1C=AB1.2AX列组合1.3XB行组合1.4列行组合1.5块求和2.高斯消元法求A−1A^{-1}A−12.1求A−1A^{-1}A−12.2推理1.矩阵相乘-5种方式
取个名字真难呐·2024-03-20 13:24

【Python】使用高斯一勒让德求积(Gauss-Legendre)积分公式进行数值积分

本设计实现了使用Gauss-Legendre积分公式进行数值积分的功能。它通过计算勒让德多项式的零点和权重，并结合被积函数的取值来进行积分的近似计算。通过调整积分节点数n，可以得到更准确的积分近似值。最后，将计算得到的近似值与精确值进行比较，以评估数值积分的准确性。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义勒让德多项式deflegendre_pol
穿着帆布鞋也能走猫步·2024-03-18 22:04

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’

【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【
高斯小哥·2024-03-17 18:56

Canny详解

Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。
kxg916361108·2024-03-15 06:31

【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python
高斯小哥·2024-03-15 01:56

【Python】成功解决AttributeError: ‘MyClass‘ object has no attribute ‘my_attribute‘

【Python】成功解决AttributeError:‘MyClass’objecthasnoattribute‘my_attribute’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化
高斯小哥·2024-03-13 12:36

【视觉三维重建】【论文笔记】Deblurring 3D Gaussian Splatting

去模糊的3D高斯泼溅，看Demo比3D高斯更加精细，对场景物体细节的还原度更高，[官网]（https://benhenryl.github.io/Deblurring-3D-Gaussian-Splatting
CS_Zero·2024-03-12 05:51

python opencv图像模糊

目录一：均值滤波二：高斯滤波三：中值滤波四：双边滤波在OpenCV中，模糊图片或进行图像平滑处理时常用的方法包括以下几种：均值滤波(Blurring):均值滤波是一种简单的平滑方法，它通过对图像中每个像素的邻域内像素值进行平均来计算新的像素值
攻城狮的梦·2024-02-23 04:20

金线检测步骤

除了焊点,die面,手指以外的必检项目.重难点在于金线的提取,算法多种多样,找到适合才是关键,涉及到打光,图像处理,这里不做深入分析,软件和硬件配合好才能做的最好.经典算法Block分析,结合图像检测.高斯算法提取边缘检测算法提取这几种算法各有利弊
耿直小伙·2024-02-20 18:46

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

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。

4.总结感谢up主链接:【理工春山学】只谈事实从统计角度深度剖析春山学，她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。
Ashleyxxihf·2024-02-20 09:35

趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)

目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下，具体取某个数值的概率是0，因此PDF并不直接给出某个点的概率，而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上，PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。概率密度函数（probabil
Ashleyxxihf·2024-02-20 09:03

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

艾滋病检测里的贝叶斯公式

假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性（确实患有hiv，且检查结果为阳性)概率为100%；出现假阳性（误诊为阳性）概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性，那么这个人真携带HIV的可能性是多少？一个人的测试结果用A表示，一个是是否携带HIV用B表示，则题目可描述为：已知，，求解：又一个人是否携带HIV是互斥事件，所以：设,则:求得,
gyher·2024-02-20 04:36

GAN生成对抗性网络

一、GAN原理出发点：机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点，生成模型是无监督学习的关键部分特点：不需要MCMC或者变分贝叶斯等复杂的手段，只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs·2024-02-19 23:19

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
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