Muñoz 第22页

kmeans聚类算法matlab代码,K-Means算法实现（Matlab）

对其进行实现，其他内容不多赘述K-Means算法1.生成随机样本点首先利用mvnrnd函数生成3组满足高斯分布的数据，每组数据都是100*2的矩阵，也就相当于生成300个在坐标轴上的样本点%%第一组数据mu1

滚菩提哦呢·2022-11-20 00:03

第13章广义线性模型

注：R语言的再复习之路1.广义线性模型和glm()函数广义线性模型的拟合形式为：g(μY)=β0+∑j=1pβjXj,g(\mu_Y)=\beta_0+\sum_{j=1}^p\beta_jX_j,g(

Drakens_Africa·2022-11-19 23:38

《统计学习方法》Chapter.6.1 逻辑斯谛回归（Logistic Regression）

具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/rf(x)=F′(x)=e−(x−μ)/rγ(1+e−(x−μ)/r)2F(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu

taotaoiit·2022-11-19 22:38

（学习笔记）图像处理——高斯滤波、高斯模糊、高斯锐化

高斯原理高斯函数:G(x)=12πσe−(x−μ)22σ2G(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^{2}}

伊利亚瑟·2022-11-19 17:25

多项式朴素贝叶斯实现文本分类

8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB,Mu

ALWAYS_FANG·2022-11-19 09:11

卡尔曼滤波的统计学推导

均方误差：E(Δ2)=∑pi(li−L)2E(\Delta^2)=\sum{p_i(l_i-L)^2}E(Δ2)=∑pi(li−L)2方差：σ2=E[(x−μ)(x−μ)T]\sigma^2=E[(x-\mu

波尔滋曼先生·2022-11-19 04:41

机器学习算法笔记：GMM高斯混合模型

参考文献高斯混合模型为了解决高斯模型的单峰性的问题，引入多个高斯模型的加权平均来拟合多峰数据：p(x)=∑k=1KαkN(μk,Σk)p(x)=\sum\limits_{k=1}^K\alpha_k\mathcal{N}(\mu_k

xiaochengJF·2022-11-19 01:18

高斯混合模型GMM及EM迭代求解算法（含代码实现）

高斯分布与高斯混合模型高斯分布高斯分布大家都很熟悉了，下面是一元高斯分布的概率密度函数（ProbabilityDensityFunction，PDF）：P(x)=N(μ,σ2)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2)P(x)=N(\mu

Adenialzz·2022-11-18 11:43

高斯混合模型(GMM)的EM算法求解 python实现

N=len(X)print('-----EMoptimizationforGMM-----')#EM算法只能保证收敛到稳定点，不能保证收敛至极大值点#常用的办法是进行几次迭代，对结果做比较，并选择最好Mu

kaiusgs·2022-11-18 11:38

宋浩概率论与数理统计-第八章-笔记

概率论与数理统计第八章假设检验8.1基本概念一、假设检验问题二、假设检验基本概念三、假设检验的思想与步骤1.思想2.步骤四、两类错误8.2一个正态总体的参数假设检验一、μ\muμ的假设检验UUU检验法：

Anchor___·2022-11-17 21:45

人体姿态估计的基本概念

注：B站有相应视频，点击此链接即可跳转观看https://www.bilibili.com/video/BV1hb4y117mu/第1节：人体姿态估计的基本概念1.1含义人体姿态估计的任务是确定图像人体关键点位置坐标

不造木木·2022-11-17 18:32

[Python的奇妙开发]用tkinter实现Galgame"引擎"的建立(一)

开发之前的准备前排提示:学习这个之前,你可以先去学习一下tkinter(ACG圈的朋友可以选择跳过这里…)以下使用的是百度百科对Galgame的解释:Galgame（日文假名：ギャルゲーム，平文式罗马字：GyaruGēmu

广安带专人·2022-11-17 17:38

通过Arduino自制机甲大师-球体追踪

机甲大师-球体追踪球体追踪是通过MU视觉传感器，调用球体识别算法，将识别到的球体纵坐标、横坐标、高度、宽度等信息反馈到控制板上，控制板将该信息处理并执。接下来我们就要用机甲大师来完成实验。

老哒埔·2022-11-16 07:52

参考文章速览

超分CVPR2021论文大盘点-超分辨率篇超分辨率汇总，都在这啦~https://mp.weixin.qq.com/s/pH9aYOi3q4y1rHu3j-oZ2A移动端超分的磁悬浮，推理仅需10ms！

ymy_ymy22·2022-11-14 13:51

J. Product of GCDs（莫比乌斯反演）（2021牛客暑期多校训练营2）

frac{s_1}{d},\frac{s_2}{d},\dots,\frac{s_k}{d})=1]}\\\prod_{d=1}^{n}d^{\sum\limits_{i=1}^{\frac{n}{d}}\mu

_lifehappy_·2022-11-12 15:17

洛谷P4213 杜教筛模板

[模板]杜教筛：计算∑i=1nμ(i)∑i=1nϕ(i)\sum_{i=1}^{n}\mu(i)\\\sum_{i=1}^{n}\phi(i)i=1∑nμ(i)i=1∑nϕ(i)Solution：杜教筛是一种能在

stdforces·2022-11-12 15:44

牛客练习赛72 D - brz的函数莫比乌斯反演

原题链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/8282/D目录题意化简Code题意∑i=1n∑j=1nμ(ij)\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}\mu

kaka0010·2022-11-12 15:09

牛客挑战赛47 F-简单题莫比乌斯反演

ac.nowcoder.com/acm/contest/10743/F题意求解∑i=1n∑j=1mgcd(i,j)μ(ij)φ(ij)求解\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^mgcd(i,j)\mu

狙击美佐·2022-11-12 15:08

牛客练习赛72 D-brz的函数莫比乌斯反演 + 差分

差分题意思路Code传送门：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/8282/D题意求解∑i=1n∑j=1nμ(ij)求解\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^n\mu

狙击美佐·2022-11-12 15:38

C++互斥对象std::mutex与std::shared_mutex；互斥锁：std::lock_guard、std::unique_lock与std::shared_lock的应用

1、std::mu

持续学习，不断沉淀·2022-11-11 00:45

USB应用实战视频教程第4期：手把手玩转基于QT6.4的USB BULK上位机和下位机开发下篇（2022-11-07）

视频：https://www.bilibili.com/video/BV1nt4y1K7oZ/

嵌入式系统OS·2022-11-10 21:36

cs231n笔记7—优化/正则化/学习迁移

假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是：#普通更新x+=-learning_rate*dx2动量（Momentum）更新在这里引入了一个初始化为0的变量v和一个超参数mu。

kingsure001·2022-11-10 10:02

sklearn.preprocessing之数据预处理

对不同样本的同一个属性值进行标准化Normalization归一化是行处理，对每一个样本的不同的属性值进行归一化Standardization标准化标准化为均值为0，标准差为1的标准正态分布对训练样本中的每个属性统计计算均值μ\muμ

旺旺棒棒冰·2022-11-09 21:58

深度学习试题_AI算法深度学习常见面试题

mu=1.0*np.sum(X,axis=0)/X.shape[0]Xmu=X-musq=Xmu**2var=1.0*np.sum(sq,axis=0)/X.shape[0]out=alhpa*(X-Xmu

weixin_39584529·2022-11-09 07:16

【自动驾驶】《BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird’s-Eye View Representation》论文阅读笔记

GitHub-mit-han-lab/bevfusion:BEVFusion:Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentationBEVFusion:Mu

聿默·2022-11-08 14:55

《菜菜的机器学习sklearn课堂，细谈分布式事务的前世今生

簇中所有数据的均值μ\muμ通常被称为这个簇的质心(centroids)。在一个二维平面中，一簇数据点的质心的横坐标就是这一簇数据点的横坐标的均值，质心的纵坐标就是这一簇数据点的纵坐标的均值。

普通网友·2022-11-07 16:00

Wallys//IPQ6000 IPQ6010 1.7Gbps/2 on board radios

DR6000https://www.wallystech.com/Ro...Qualcomm-AtherosIPQ6000Quad-coreARM64bitA53s1.2GHzprocessor2.4GHz,2x2MU-MIMOOFD

·2022-10-30 23:46

《机器学习》西瓜书第三章回归（南瓜书辅助）

第三章3.1一元线性回归假如说现在有一个正态分布，正态分布由mu和sigama决定，极大似然估计就是用来确定正态分布的这两个参数的3.2多元线性回归对线性回归方程进行化简将b=wd+1∗1b=w_{d+

HammerDeng·2022-10-30 17:23

matlab投资组合权重,马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记――基于Matlab（四）...

一、创建投资组合%模拟N种资产的收益率mu=[102030506090120];sigma=[0.060.010.20.81.563.5];M=100;N=7;fori=1:NR(:,i)=normrnd

neo-zone·2022-10-29 12:18

马科维茨模型 matlab,马科维茨投资组合理论（均方模型）学习笔记——基于Matlab（四）...

一、创建投资组合%模拟N种资产的收益率mu=[102030506090120];sigma=[0.060.010.20.81.563.5];M=100;N=7;fori=1:NR(:,i)=normrnd

尼不要逗了mkq·2022-10-29 12:46

【读书笔记】【Effective STL】容器

【条款23】标准STL关联容器：set、mu

cheny1li1998·2022-10-26 15:10

咖啡电子秤芯片方案SIC8833

电子咖啡秤方案主要由压力传感器、ADC芯片以及LCD显示屏等元器件组成，其称重单位设置成多种可切换模式的单位如g、lb、oz、st等，有利于咖啡秤在测量时能更高效的工作，并快速取得数据。

西城微科方案开发·2022-10-26 15:29

PCBA方案开发设计—咖啡秤厨房电子秤PCBA方案

同时厨房秤PCBA设计可支持三个单位显示，分别为：g、lb、oz；大大方便对于食材的计算。

西城微科方案开发·2022-10-26 15:29

【PCBA方案】咖啡电子秤芯片方案介绍

电子咖啡秤方案主要由压力传感器、ADC芯片以及LCD显示屏等元器件组成，其称重单位设置成多种可切换模式的单位如g、lb、oz、st等，有利于咖啡秤在测量时能更高效的工作，并快速取得数据。

西城微科方案开发·2022-10-26 14:28

统计篇（二）-- 概率论、随机过程、信息论知识汇总

4高斯分布4.1一维正态分布正态分布的概率密度函数为:p(x)=12πσe−(x−μ)2/(2σ2),−∞0)\mu,\sigma(\sigma>0)μ,σ(σ>0)为常数。

长路漫漫2021·2022-10-25 19:09

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结8(假设检验)

原文地址：【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结8(假设检验)目录假设检验依据方法(概率论反证法)逻辑两类错误第一类错误第二类错误解题步骤以单正态总体均值μ\muμ双边检验为例，方差σ\sigmaσ

小吴不会敲代码吧·2022-10-25 12:14

14种异常检测方法总结

图1:3sigmadef three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3*

Tom Hardy·2022-10-24 20:04

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结7(参数估计)

估计量评选标准无偏性一致性有效性优效估计量（有效估计量）常见分布的参数矩估计和极大似然估计区间估计正态总体均值的区间估计单个正态总体X1,X2,⋯ ,Xn,X∼N(μ,σ2)X_1,X_2,\cdots,X_n,\quadX\simN(\mu

小吴不会敲代码吧·2022-10-22 07:23

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch2.2 连续性概率分布

斯分布可以写成下⾯的形式KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\notagatposition104:…\sigma^2}\Big\}\̲n̲o̲t̲a̲g̲̲此处，μ\muμ

Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20

如何通过torch使用梯度下降法（ Gradient descent）求函数极小值

1.梯度下降法梯度下降法（Gradientdescent，简称GD）是一阶最优化算法，计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值，公式如下所示，其中μ\muμ表示学习率，gtg^tgt表示梯度，ttt表示第

rpsate·2022-10-15 07:49

matlab 遗传算法GA优化汽车四分之一车体主动悬架PID

x1;kp1=x(1);kp2=x(4);kp3=x(7);ki1=x(2);ki2=x(5);ki3=x(8);kd1=x(3);kd2=x(6);kd3=x(9);ms=240;%车身质量(kg)mu

studyer_domi·2022-10-12 11:31

matlab 四分之一非线性车辆参数蒙特卡洛方法优化

内容说明略3、仿真分析clearclccloseallcurrentFolder=pwd;addpath(genpath(currentFolder));rngdefaultms=240;%车身质量(kg)mu

studyer_domi·2022-10-05 13:17

MATLAB----数据拟合

插值与拟合的异同1.拟合调用格式多项式拟合的函数为polyfit()，其功能为求得最小二乘拟合多项式系数，其调用格式为1）P=polyfit(X,Y,m)2）[P,S]=polyfit(X,Y,m)3）[P,S,mu

sqyao_147·2022-09-30 13:02

Wallys//Industrial Wireless//QCN6024/QCN9074/QCN9024,IPQ6010,

QCN9074WiFiCardIPQ6010,802.11ax,2x22.4G&5G,SupportOpenWRT//QCN9074802.11ax4x4MU-MIMO6GHzwifi6EQCN9074

·2022-09-27 15:41

数学建模 --- 多元线性回归扰动项满足的条件

星码·2022-09-25 17:23

Wallys/QCN9024/QCN9074/QCN6024 wifi6E//AR9582 2x 2 900M 802.11an

QCN9074802.11ax4x4MU-MIMO6GHzwifi6EQCN907411ax4x46GM.2//AR95822x2900M802.11anAR95822x2MIMOIndustrial-grade902

·2022-09-23 17:34

线程(thread)及线程间同步(互斥锁、信号量、条件信号)

pthread_join()4.获取IDpthread_self()二互斥锁（一）互斥锁的概念1.临界区2.互斥锁（二）互斥锁的操作1.创建pthread_mutex_init()2.销毁pthread_mu

摁回车的大雷·2022-09-23 07:18

Wallys/Wireless System on Chip IPQ8074/IPQ4018 IPQ4028 MU-MIMO

TheIPQ8074fromQualcommisaWirelessSoCwithFrequency2.4to5GHz,DataRate4.8Gbps.MoredetailsforIPQ8074canbeseenbelow.IPQ8074A4x42.4G8x85G802.11axIPQ401812V-56VDCPassive24V-56VIPQ40182*MMCX27dbmSupportMU-MIM

·2022-09-22 15:06

Wallys /QCA9880 vs QCA9882/802.11ac Solution/MU-MIMO

MT7915/MT7975/IPQ6000/IPQ6018/IPQ6010/IPQ4019/IPQ4029/ipq4018/IPQ4028/IPQ8072/IPQ8072A/IPQ8074/IPQ8074A/QCN6024/QCN9074/QCN9072/QCN9024/IPQ5018/AR9223/QCA9880/QCA9882/AR9582/AR9531/AR9344/AX200NGW/AP9

·2022-09-20 15:22

【优化组合】基于人工蜂群算法求解投资优化组合问题附matlab代码

2部分代码function[MU,SIGMA]=EstimateReturnMoments(R,Semi)if~exist('Semi','var')Semi=0;endMU=mea

matlab_dingdang·2022-09-14 08:30

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