Gog高斯差分第38页

《异常检测——从经典算法到深度学习》23 TimesNet: 用于常规时间序列分析的时间二维变化模型

zz#《异常检测——从经典算法到深度学习》0概论1基于隔离森林的异常检测算法2基于LOF的异常检测算法3基于One-ClassSVM的异常检测算法4基于高斯概率密度异常检测算法5Opprentice——

smile-yan·2023-11-04 17:50

[Luogu 3128] USACO15DEC Max Flow

对于每两个点SandT，求一下LCA顺便树上差分，最后求差分数组的前缀和并找出最大值输出就行了。（PS：最近考前训练不开C++11，所以如果看见我写了奇怪的define请自动无视QAQ！）

weixin_30521649·2023-11-04 17:17

每日一题 P3128 [USACO15DEC]Max Flow P LCA倍增 lazy离线处理做法

本题可以用树上差分来做，也非常方便，但是当时看到这题第一反应就是这种标记做法，于是就这么写出来了。常规的求倍增lca就不说了，主要是每条路径上面所有的点的值都需要+1。

GreyKa·2023-11-04 17:40

P3128 [USACO15DEC] Max Flow P

Portal.树上差分。这里要用的是边差分。对于一条路径s→ts\rightarrowts→t，我们把ss,sts_s,s_tss,st加一，代表到s,ts,ts,t的路径上的隔间压力都加111。

拧错位置的螺丝钉·2023-11-04 17:38

Directional Increase -前缀和与差分理解 + 思维

题面分析观察指针移动的性质，可以发现每一段都是从起点走到终点，在原路返回，这样每一段也就表示，在起点处加一，在终点处减一，形成了很明显的差分结构，思考能否构造出a数组的关键就是他的前缀和数组b的b[n]

Wy. Lsy·2023-11-04 17:29

2022-ICPC-杭州补题（7/13） ACDFGKM

知识点整理A数论，扩展欧几里得C三维背包D模拟签到F打表出规律G树哈希基环树拓扑排序K字典树M树剖，线段树维护gcd差分，换根dp,gcd推导The2022ICPCAsiaHangzhouRegionalProgrammingContesthttps

秦三码·2023-11-04 17:28

SPSS基础

SPSS1.统计基础MatrixScatter散点图矩阵（MatrixScatter）是简单散点图的扩充，可以反映三个及以上连续变量间的关系，常用来展示多元方差分析结果或者在多重线性回归中识别离群值。

weixin_45929049·2023-11-04 14:11

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Gaussian Process Regression）

高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种非参数的回归方法，它基于高斯过程模型来建模数据的分布情况。在高斯过程回归中，假设数据点之间的关系服从多元高斯分布。

算法如诗·2023-11-04 14:17

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Python）

高斯过程（GaussianProcesses，GP）是一种强大的非参数化模型，通常用于回归和分类任务。它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性，并在小样本情况下表现出色。

算法如诗·2023-11-04 14:17

电磁铁的使用注意事项

电磁铁设备主要包括电磁铁以及配套电源，可能还会选配高斯计，如果磁铁是水冷型的，配套使用的还会有循环水冷机。

北京锦正茂科技有限公司·2023-11-04 12:02

OpenCV检测圆（Python版本）

png'image=cv2.imread(image_path,cv2.IMREAD_COLOR)#将图像转换为灰度gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#使用高斯模糊消

坚果仙人·2023-11-04 12:27

高压检测设备

比如：高压数字表、高压差分探头、指针式高压表、电流探枪、高压探棒这些设备都是用来测量高压的，有的测电压，有的测电流。

Gutie_bartholomew·2023-11-04 12:17

3度带6度带换算以及带号计算

我国基本比例尺地形图除1:100万采用兰勃特投影(Lambert)外，其他均采用高斯-克吕格投影。为减少投影变形，高斯-克吕格投影分为3度或6度带投影。按国家规定，1:1万、1:2.5

iTraveling·2023-11-04 12:33

45基于matlab的ARIMA：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model。

自回归差分移动平均模型(p,d,q)，AR自回归模型，MA移动平均模型，时间序列模型步骤包括：1.数据平稳性检验；2.确定模型参数；3.构建时间序列模型；4.模型预测；5.模型准确性评估。

顶呱呱程序·2023-11-04 11:57

MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现（2）-SISO下的室外信道模型

频域产生复高斯噪声，通过多普勒滤波器，使得频域分量符合多普勒频移，在通过IFFT变成时域信号。可以看出信道增益的时变性幅度分布服从瑞利衰落

snowflier·2023-11-04 10:52

快速傅里叶变换（完整推导过程 + 模板）

点值表示法：通过线性代数，高斯消元我们可以知道，一个nnn次多项式可以通过n+1

_lifehappy_·2023-11-04 10:17

点云侠·2023-11-04 09:11

概率人脸嵌入（二）

dul-pytorch文中使用分类和回归两种方法学习不确定性：共同点是在最后的卷积层后接两个嵌入（维度相同），一是均值mu，一是方差sigma（训练时使用方差的对数），即假设人脸特征是满足（mu、sigma）的高斯分布

wujpbb7·2023-11-04 07:01

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

传统的面部识别方法即使在图片中面部模糊的情况下，耶给出确定的面部识别特征事实上，这种模糊的代表着数据的不确定性，这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性

云淡风轻__·2023-11-04 07:58

拟合与过拟合

拟合跟过拟合过拟合：将泛化误差分解为偏差跟方差偏差：学习者不断学习相同错误事物的倾向方差：学习随机信号而不考虑真实情况的趋势过拟合:所建的机器学习模型或者深度学习模型在训练样本中表现得过于优越，导致测试数据集表现不佳的现象原因

山丘之王岳岳·2023-11-04 02:58

Logistic Regression part 2

如果机率函数是高斯分布的，我们就用sigmoid方程，如下图其中w是Vector，方程中每个xi都有一个wi，然后带入方程，就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本

小光_499f·2023-11-04 01:32

FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

jieHeEternity·2023-11-04 01:23

【强化学习】12 —— 策略梯度（REINFORCE ）

文章目录前言策略梯度基于策略的强化学习的优缺点Example:AliasedGridworld策略目标函数策略优化策略梯度利用有限差分计算策略梯度得分函数和似然比策略梯度定理蒙特卡洛策略梯度（Monte-CarloPolicyGradient

yuan〇·2023-11-04 00:23

2023NOIP A层联测23-总结

估计能AT2看完后想了一个高斯消元的60pts暴力，但是没调出来。T3,T4没看懂题目。

dygxczn·2023-11-03 23:15

树状数组 and 线段树

线段树1264.动态求连续区间和AC树状AC线段树1265.数星星暴力AC树状数组数列区间最大值（RMQ）AC线段树ACDP小朋友排队AC树状AC归并解释--树状数组适用场景：前缀和+改变某个数字（注意与差分区别

千帐灯无此声·2023-11-03 20:54

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现

高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）解线性方程组的Matlab实现代码运行手算例题迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法

DAN (real)·2023-11-03 18:16

MATLAB数值分析学习笔记：线性代数方程组的求解和高斯-赛德尔方法

迭代法是前面介绍的消元法的有效替代，线性代数方程组常用的迭代法有高斯-赛德尔方法和雅克比迭代法，下面会讲到二者的不同之处，大家会发现两者的实现原理其实类似，只是方法不同，本篇只重点介绍高斯-赛德尔方法。

Hiter_ZPS·2023-11-03 17:05

数值分析实验四线性方程组数值解法

一、实验目的1、熟悉求解线性方程组的有关理论和方法；2、会编制LU分解法、雅可比及高斯—塞德尔迭代法德程序；3、通过实际计算，进一步了解各种方法的优缺点，选择合适的数值方法。

努力学习的小菜同学·2023-11-03 17:32

matlab中用高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法解线性方程组

原理矩阵形式：%GS迭代法矩阵形式clear;clc;a=[4,-1,0,-1,0,0;-1,4,-1,0,-1,0;0,-1,4,-1,0,-1;-1,0,-1,4,-1,0;0,-1,0,-1,4,-1;0,0,-1,0,-1,4];b=[0;5;-2;5;-2;6];d=diag(diag(a));%对角元素u=(triu(a)-d);%上三角矩阵l=(tril(a)-d);%下三角矩阵x1

Liki_Sderian·2023-11-03 17:30

数学建模算法（基于matlab和python）之线性方程组的迭代法（雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代）(7/10)

实验目的及要求：1、了解各迭代法的基本原理和特点；2、判断雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代对任意初始向量的收敛性；3、完成雅克比迭代、高斯-塞德尔迭代算法的程序实现。

信计2班曹晶·2023-11-03 17:29

C#自学37一 OpenCvSharp之Canny算法边缘检测

一、Canny算法步骤：1.高斯模糊—GaussianBlur2.灰度转化—CvtColor3.计算梯度—Sobel/Scharr4.非最大信号抑制：边缘信号很强，但只能有一个信号（边缘只能是一条线，而不能是一个有宽度的面

Expect for future·2023-11-03 17:43

[C3W2] Structuring Machine Learning Projects - ML Strategy 2

第二周：机器学习策略（2）（MLStrategy（2））误差分析（Carryingouterroranalysis）你好，欢迎回来，如果你希望让学习算法能够胜任人类能做的任务，但你的学习算法还没有达到人类的表现

weixin_30577801·2023-11-03 16:36

GMM模型与EM算法

GMM模型与EM算法-->聚类->无监督机器学习[参考]一、单个高斯分布GM的估计参数1.1高斯分布结果趋近于正态分布每次弹珠往下走的时候，碰到钉子会随机往左还是往右走，可以观测到多次随机过程结合的高斯分布的似然函数

Darren214·2023-11-03 15:12

机器学习之线性回归平方损失函数和梯度下降算法公式推导

(an,bn)，在这个线性回归模型中假设样本和噪声都服从高斯分布。问题需要根据给出的散点拟合一个最佳的一次函数即：h=θ1x+θ0h=\theta_1x+\theta_0h=θ1

学习溢出·2023-11-03 14:00

Anylogic 仿真建模（一）

这些规则有多种形式：差分方程、状态图、过程流程图及调度

Taited·2023-11-03 09:18

一文理解什么是贝叶斯优化的随机森林

深入理解概率模型：贝叶斯优化的核心是一个概率模型，通常是高斯过程(GaussianProcess,GP)。高斯过程为每个输入点提供了一个预测值和一个不确定性（通常是标准

Joy T·2023-11-03 09:19

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

第十五章 EM期望极大算法及其推广

文章目录导读符号说明混合模型伯努利混合模型(三硬币模型)问题描述三硬币模型的EM算法1.初值2.E步3.M步初值影响p,q含义EM算法另外视角Q函数BMM的EM算法目标函数LEM算法导出高斯混合模型GMM

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:18

深度强化学习

强化学习定义14.1.2马尔可夫决策过程14.1.3强化学习的目标函数14.1.4值函数14.1.5深度强化学习14.2基于值函数的学习方法14.2.1动态规划算法14.2.2蒙特卡罗方法14.2.3时序差分学习方法

爱蹦跶的小贺·2023-11-03 04:20

eviews建立时间序列模型_模型建立——时间序列 eviews协整检验(EG两步法(Engle-Granger))...

：可以部分消除异方差的问题，另外，其差分可以表示发展速度的对数，也可以消除序列相关的问题.有时候要看经济意义!取

栗子肉·2023-11-03 02:44

掘金日常学习2019-07-16

对数组求和constnumArr=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]方法一：高斯的倒序相加法(a0+a(n))*n/2letarr1=arr=>{return(arr[0]+arr[arr.length

Amber貝貝·2023-11-03 02:51

Seurat对象数据结构整理-1

原表达矩阵通过NormalizeData()归一化消除测序文库差异（对于每个细胞，将每个基因的表达量除以该细胞的所有基因表达量之和，然后乘以一个scale.factor,之后以自然对数进行转换），得到非高斯分布的矩阵

Nh_code·2023-11-03 01:06

【专题总结】概率&期望DP

下面是对一系列求概率&期望问题的总结：问题的形式一般是求一个事件发生的概率或者期望，而概率和期望的求解形式是有些区别的，一般方法是dp&记忆化搜索，特殊情况可能用到人肉消元&高斯消元。

NExPlain·2023-11-03 00:05

人工智能基础_机器学习006_有监督机器学习_正规方程的公式推导_最小二乘法_凸函数的判定---人工智能工作笔记0046

这个转置的关系要知道然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵,可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵结果,这个知道就可以,到时候可以查,不用背.可以看一下高斯发现最小二乘法的故事然后我们看一下之前的目标函数

脑瓜凉·2023-11-02 23:08

时间序列预测matlab代码

%导入数据data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];%这里可以替换为你的时间序列数据%创建ARIMA模型p=1;%自回归阶数d=1;%差分阶数q=1;%移动平均阶数model=arima(

悦目春风·2023-11-02 23:03

SLAM就业问题汇总复习

5.梯度下降法，牛顿法和高斯牛顿法优劣。6.边缘检测算子。Canny，Sobel，Laplace。7.BA算法的流程。8.SVO中深度滤波器原理。9.某个SLAM框架工作原理，优缺点，改进。

zkk9527·2023-11-02 23:36

opencv复习(很乱)

2-高斯与中值滤波_哔哩哔哩_bilibili1、均值滤波2、高斯滤波3、中值滤波4、腐蚀操作卷积核不都是255就腐蚀掉5、膨胀操作6、开运算先腐蚀再膨胀7、闭运算先膨胀再腐蚀8、礼帽原始数据-开运算结果

江河地笑·2023-11-02 23:28

关于统计

佳佳_7150·2023-11-02 22:43

NOIP2023模拟7联测28 B. 异或

思路先搞个差分，di=ai⊕ai−1d_i=a_i\oplusa_{i-1}di=ai⊕ai−1我们可以

2020fengziyang·2023-11-02 19:09

opencv双边滤波

白话opencv双边滤波说到双边滤波，必须先了解高斯滤波，高斯滤波就是一个二维正太分布，根据正态分布曲线来获取像素在空间邻域的权重，根据权重进行计算当前像素经过高斯滤波后的值，高斯滤波会导致边缘同样被模糊

越甲八千·2023-11-02 17:46

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