高斯贝叶斯第7页

《DreamGaussian: Generative Gaussian Splatting for Efficient 3D Content Creation》

我们的keyinsight是设计一个生成的三维高斯溅模型，在UV空间中进

Iron_lyk·2024-01-28 06:08

1333：【例2-2】Blah数集

【题目描述】大数学家高斯小时候偶然间发现一种有趣的自然数集合Blah，对于以a为基的集合Ba定义如下：(1)a是集合Ba的基，且a是Ba的第一个元素；(2)如果x在集合Ba中，则2x+1和3x+1也都在集合

EternalLBZ·2024-01-28 05:34

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

iuerfee·2024-01-28 04:39

条件概率、全概率和贝叶斯公式

目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3

紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:06

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）

【MATLAB第91期】基于MATLAB的高斯过程、核函数、树模型多输入多输出回归预测模型合集（TGP、KRR、RVM、KSNR、SKRR、RKS、LSBoost、CCF、RLR）本文展示多种非常用多输入多输出回归预测模型效果

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:24

详解矩阵的LDU分解

我们知道高斯消元法其实跟矩阵的三角分解有关，如下：A=LU其中，A为任意方阵，L为下三角矩阵且对角线处元素均为1，U为上三角

唠嗑！·2024-01-27 10:09

1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数

就是说数据有多维的特性，然后依据特性在坐标系种存在点，就是画一个面来分割不同的点，从而实现数据的分类将两类数据区分开W为X对应的权重分割线（超平面）所在，就是决策边界可以转化为求解两类数据的最大间隔问题支持向量是点，点的坐标是数据的特征正负超平面如果某个支持向量发生变化，为就是说，这个超平面是依据数据集计算得到的，然后这个数据是哪个类的，特征为哪些都是事先确定的，计算的目的是找一个超平面，使支持向

CQU_JIAKE·2024-01-27 10:35

SIFT特征提取及其opencv实现

通过高斯微分函数来识别潜在的对于尺度和旋转不变的兴趣点。关键点定位：在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。

小方爱自律·2024-01-27 07:29

贝叶斯概率学习笔记

条件概率之前发现自己不是很能记住条件概率的公式，然后上了课明白了可以这样：上面这个例子，要求的是在C条件下A发生的概率。怎么说好呢，其实条件概率基本的定义我是明白的，就是考虑的样本空间发生改变了嘛，但我没想到可以用这点来记忆，唉。也就是说，P(C)作为分母，其实就是(C)的意思。嘛，说到底就还不是以概率为考虑对象，而是以概率的定义作为考虑对象。独立事件就相当于这个公式变形后的进一步变形（因为A,C

feiyu66666·2024-01-27 03:03

opengauss-高斯数据库的安装部署及MySQL数据迁移实战.

目录介绍下载安装包安装1.设置SEMMNI2.新建用户和用户组3.下载安装包解压4.安装数据库5.修改配置6.重启服务数据库使用gsql命令和常用sql1.使用omm用户连接数据库-本地登陆无需输入密码：2.查看用户信息3.删除数据库4.创建用户5.创建数据库B模式即MySQL模式(一定要设置成B)6.切换到数据库7.创建SCHEMA，需切换到指定的数据库执行8.退出gsql参考介绍opengau

一只打酱油De篴·2024-01-26 23:57

多维高斯分布（多元正态分布）的概率密度函数和最大似然估计

多元高斯分布的概率密度函数fμ,Σ(x)=1(2π)D/21∣Σ∣1/2exp{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}f_{\mu,\Sigma}(x)=\frac{1}{(2\pi)^{D/2}}\frac

Chen_Chance·2024-01-26 23:18

二维正态分布的最大似然估计_最大似然估计-高斯分布

预备知识高斯分布的概率密度函数高斯分布的概率密度函数理解通常用「概率密度函数」代替概率，仅仅去比较大小。还有其他的分布，我也没有去深挖:)。而不是直接求出概率。这非常重要！！！求解问题写出这个数据

燕山美发·2024-01-26 23:18

深入浅出 diffusion(1)：白话 diffusion 基本原理（无公式）

前向过程如何加噪添加t次随机高斯噪声

木水_·2024-01-26 21:56

朴素贝叶斯算法

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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

汪汪军师·2024-01-26 21:42

当一堆数据差异过大如何选？

高斯滤波（GaussianFilteri

搬砖班班长·2024-01-26 15:42

趣学贝叶斯统计：概率导论

目录前言贝叶斯统计概率假设数据与信念前言贝叶斯统计是统计学知识的基础。接下来的章节中我选用了教材《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》。

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:06

趣学贝叶斯统计：量化

概率理论不仅仅是一个数学概念，更是一种对随机性和不确定性的理解方式。通过量化我们对事件发生的信念，我们能够更准确地预测和解释各种现象。在本章中，我们将探讨事件概率与信念概率，为我们的理论和分析工具箱增添新的维度。事件概率计算概率最常见的方法是对事件结果计数。对事件来说，有两组结果很重要。第一组是一个事件（event）的所有可能结果（事件概率）。第二组是你感兴趣的结果的计数（信念概率）。计算机通常将

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:05

MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法

稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模，并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而，BG模型的离散性会有计算瓶颈。

哥廷根数学学派·2024-01-26 10:03

MIT_线性代数笔记：线性代数常用概念及术语总结

目录1.系数矩阵2.高斯消元法3.置换矩阵Permutation4.逆矩阵Inverse5.高斯-若尔当消元法6.矩阵的LU分解7.三角矩阵1.系数矩阵线性代数的基本问题就是解n元一次方程组。

浊酒南街·2024-01-26 10:50

3D点云分割之SAGA（cvpr2023) 配置及使用

SAGA即segmentany3dGaussians,为3D高斯点云下的目标分割。在第一帧图片点击一个目标，可在3D点云中分割出来。

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:04

3d gaussian splatting介绍整理

3D高斯分布是用于实时辐射场渲染的3D高斯分布中描述的一种光栅化技术，它允许实时渲染从小图像样本中学习到的逼真场景。

蓝羽飞鸟·2024-01-26 07:28

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html

Rainysong·2024-01-26 02:52

不规则图形羽化实现

threshold(img_gray,mask,1,255,cv::THRESH_BINARY);2、对二值化进行边缘检测Canny(mask,mask,100,150,3,true);3、对边缘附近的像素进行高斯处理

shifuren·2024-01-26 00:25

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

fufufunny·2024-01-25 22:54

Android开发遇到Fatal signal 11 (SIGSEGV) at 0x0deb0298 (code=1), thread 31417

Fatalsignal11(SIGSEGV)at0x0deb0298(code=1),thread31417致命性的Bug,遇到这个情况是因为在Thread中做Bitmap的高斯模糊，在小内存的机子上，

薛定谔的猫QAQ·2024-01-25 21:16

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

大创项目推荐题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2024-01-25 18:35

高斯函数和C++简单实现

高斯函数在科学和工程中有广泛应用；其定义为，其一般图像为，高斯函数的图形在形状上像一个倒悬着的钟；参数a指高斯曲线的峰值，b为其对应的横坐标，c即标准差（有时也叫高斯RMS宽值），它控制着“钟”的宽度；

bcbobo21cn·2024-01-25 14:58

PCL 高斯投影正算：大地坐标转高斯投影坐标（C++详细过程版）

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、测试数据PCL高斯投影正算：大地坐标转高斯投影坐标（C++详细过程版）由CSDN点云侠原创。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫。

点云侠·2024-01-25 07:13

MR image smoothing or filtering 既 FWHM与sigma之间的换算关系 fslmaths -s参数

这里写目录标题FWHM核高斯核中的sigma是有一个换算公式：结果大量的文献中都使用FWHM作为单位，描述对MR等数据的平滑（smoothing）或者滤波（filtering）过程。

auto_star·2024-01-25 06:20

2024西安交通大学3D高斯场景分割

传统的场景分割方法通常基于二维图像，而本文提出了一种基于三维高斯分布的方法，可以更准确地对场景进行分割。原文链接：最新发布！2024西安交通大学3D高斯场景分割

3DCV·2024-01-25 04:31

java怎么连高斯数据库_Java Spring Boot连接GaussDB T数据库并执行SQL

华为GaussDBT自带JDBC驱动，之前的一些图形化工具使用情况来看，高斯数据库很好的兼容JDK，想要基于JAVA和GaussDBT数据库来开发程序想来需求应该也不少。

寒山皓月·2024-01-24 22:37

基于C/C++语言实现高斯窗函数[结果与matlab w = gausswin(L,alpha)函数相同]

目录1.函数源码2.函数计算结果与matlabgausswin(64,8)函数结果对比1.函数源码基于VS和C/C++语言的高斯窗函数。

小天才GO·2024-01-24 18:52

通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE（附新书）

以下文章来源于SimpleAI，作者郭必扬贝叶斯优化是AutoML中的重要概念，近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。

科技州与数据州·2024-01-24 18:46

贝叶斯估计：Cramér-Rao下界和Fisher信息

在概率统计和信息理论领域，Cramér-Rao下界（Cramér-RaoBound）和Fisher信息（FisherInformation）是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达：Cramér-Rao下界（Cramér-Raobound）是统计估计理论中的一个重要概念，它

DoYoungExplorer·2024-01-24 14:45

深入理解边缘高斯分布与条件高斯分布

多元高斯分布在统计学和机器学习领域中扮演着关键的角色。在这个分布的框架下，我们经常会遇到边缘高斯分布和条件高斯分布，它们分别涉及了从原始分布中选择一部分变量和在已知条件下计算其他变量的概率分布。

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:55

多元高斯分布：边缘分布推导

联合分布二次型可以可以表述如下（参考条件分布博文）：为了积分xb，按照如下进行：1、考虑涉及xb的项；2、配出平方项，使得积分能够更方便的计算；选出涉及xb的项，我们有如下其中可以发现，与xb相关的项被转化为一个高斯分布的标准二次型

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:25

混合高斯模型的应用与理解

混合高斯模型数学表达混合高斯模型是一种概率模型，用于对包含多个高斯分布的数据进行建模。在混合高斯模型中，假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个分量。

DoYoungExplorer·2024-01-24 09:23

多元高斯分布：条件分布推导

在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。

DoYoungExplorer·2024-01-24 09:22

3d gaussian splatting笔记（paper部分翻译）

这可以重写为典型的基于神经点的方法通过混合与像素重叠的N个有序点来计算像素的颜色：其中c是每个点的颜色，是通过评估一个2D高斯，用协方差Σ乘以学习的每点不透明度。

蓝羽飞鸟·2024-01-24 09:06

【每日coding】高斯滤波

defgaussian_blur(path):frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpfromscipy.ndimageimportfiltersimage=plt.imread(path)image2=np.zeros(image.shape)foriinrange(3):image2[:,:,i]=filters.gaussian_filte

不想独自旅行·2024-01-24 08:40

GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据分享

一、数据简介GPP产品采用了贝叶斯多算法集成方法，整合了国际上广泛应用的8个光能利用率模型，包括CASA、CFix、CFlux、EC-LUE、MODIS、VPM、VPRM和Two-leaf。

GIS遥感数据处理应用·2024-01-24 07:37

opencv011 滤波器03 高斯滤波

今天来学习一下高斯滤波！高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。

yf743909·2024-01-24 07:14

SCI一区 | Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-24 06:59

python机器学习算法进阶视频教程 24课适合进阶学习高清课件代码全

授课时长：48小时授课环境：Python3配套资料：高清视频、课件讲义、源码课程目录：01.第一课：机器学习与数学分析02.第二课：概率论与贝叶斯先验03.第三课：矩阵和线性代数

花心五花肉·2024-01-24 02:45

【实现100个unity特效之4】Unity ShaderGraph使用教程与各种特效案例（2023/12/1更新）

带方向的菲涅尔边缘光效果裁剪进阶带边缘色的裁剪溶解进阶带边缘色溶解卡通阴影水波纹积雪效果不锈钢效果、冰晶效果UV抖动水面上下波动效果红旗飘飘马赛克无贴图水球无贴图火焰无贴图旋涡无贴图闪电全息效果水波纹效高斯模糊自发光

向宇it·2024-01-24 01:39

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