Sigma

《深度学习从0开始》

1.感知机给定输入x,权重w,和偏移b,感知机输出：o=σ(+b)o=\sigma(+b)o=σ(+b)(表示向量w和x做内积）σ(x)={1ifx>0−1otherwise\sigma(x)=\left
VictoryZhou_·2023-01-12 11:47

基于形状的匹配提纲(第六个问题解决）

6，尺度（缩放比例）界定在0.79-1.26之间，如果你是以4sigma的高斯金字塔工作的，即上一层高斯金字塔是2*k^2*sigma,下一层高斯金字塔是2*k^4*sigma;当前层是2*k^3*sigma
工业机器视觉设计和实现·2023-01-12 10:41

Replicate Brogaard Stock Volatility Decomposition

IntroductionDataandSampleDownloadDataCleanDataExtractEstimationUnitandSetGlobalVariablesImplementBrogaardDecompositionEstimateVARCoefficients,MatrixBBB,ϵt\epsilon_tϵt,Σe\Sigma_eΣe
磐石若水·2023-01-12 08:59

损失函数-ms-ssim和L1的混合

importtensorflowastfimportnumpyasnpimporttorch#模仿matlab的fspecial函数，创建滤波算子（计算SSIM用）def_tf_fspecial_gauss(size,sigma
周小天..·2023-01-12 07:49

Cross-Entropy（交叉熵）

可将不确定度降低一半对于一个概率为p的事件，需要传递xbit（编码长度）的数据，有p=12xp=\frac{1}{2^{x}}p=2x1故Entropy定义为：H(p)=−Σipilog⁡2(pi)H(p)=-\Sigma
XSomebody·2023-01-11 23:05

F.torch.sigmoid

0,1],[1,1]],dtype=torch.float32)torch.random.manual_seed(420)dense=torch.nn.Linear(2,1)zhat=dense(X)sigma
Dini_Dini·2023-01-11 11:30

论文阅读笔记《SIGMA: Semantic-complete Graph Matching for Domain Adaptive Object Detection》

核心思想  本文提出一种基于图匹配的领域自适应目标检测算法。简单的介绍一下领域自适应目标检测（DAOD）任务，通常做目标检测是假设训练样本和测试样本是来自同一个分布的（可以简单理解为同一个数据集），而实际上测试样本的来源可能非常多样（来自不同数据集）。我们将训练样本所处的分布称为源域（sourcedomain），将测试样本所处的分布称为目标域（targetdomain），为了提高对于来自不同分布样
深视·2023-01-11 11:32

基于PCL库函数的点云高斯滤波去噪方法

高斯滤波（标准差去噪）去噪结果：点云数据去噪前（左），去噪后，sigma=6（右）。Mesh数据去噪前（左），去噪后（右）。适用于呈正态分布的数据。考虑到离群点
程序猿老甘·2023-01-10 22:25

python高斯滤波和降噪_高斯滤波器和高斯滤波器中sigma与带宽的关系

例如，我可以通过在gaussian_filter(左图)中设置sigma=2.和在{}(右绘图)中设置bw_method=sigma/30.来获得以下绘图：(MWE在问题的底部)很明显，这些参数之间有一个关系
weixin_39579468·2023-01-10 17:32

python ndimage.gaussian_filter_python – 高斯_filter和gaussian_kde中sigma与带宽之间的关系...

如果分别适当地选择每个函数中的sigma和bw_method参数,则对给定数据集应用函数scipy.ndimage.filters.gaussian_filter和scipy.stats.gaussian_kde
路过炊烟·2023-01-10 17:31

关于方差如何用递推求避免后效性

我们将方差进行一个小小的推导：n2⋅σ2=n⋅Σi=1n(xi−xˉ)=n⋅(Σi=1nxi2−2⋅xˉ⋅Σi=1nx+n⋅x2)=n⋅Σi=1nxi2−(Σi=1nxi)2\begin{aligned}n^2\cdot\sigma
konjac_HZX·2023-01-10 17:27

cir模型matlab代码,怎么用 CIR模型 进行利率定价

在CIR利率定价模型中，哪位知道以下程序中的各个参数分别是什么意思(theta,kappa,sigma,lambda,dt,ratestart,months,tau)？
Eunique One·2023-01-10 16:07

python使用opencv对图像添加噪声(高斯/椒盐/泊松/斑点)

导读：这篇文章主要介绍如何利用opencv来对图像添加各类噪声，原图：1、高斯噪声高斯噪声就是给图片添加一个服从高斯分布的噪声，可以通过调节高斯分布标准差(sigma)的大小来控制添加噪声程度，sigma
sinat_40572875·2023-01-10 10:56

python使用opencv对图像添加(高斯/椒盐/泊松/斑点)噪声

导读这篇文章主要介绍如何利用opencv来对图像添加各类噪声，原图高斯噪声高斯噪声就是给图片添加一个服从高斯分布的噪声，可以通过调节高斯分布标准差(sigma)的大小来控制添加噪声程度，sigma越大添加的噪声越多图片损坏的越厉害
修炼之路·2023-01-10 10:24

CVPR 2022｜重新思考对齐Prototype的域自适应：基于Graph Matching的新范式

©作者|李舞阳单位|AIMGroup/香港城市大学研究方向|目标检测论文题目：SIGMA:Semantic-completeGraphMatchingforDomainAdaptiveObjectDetection
PaperWeekly·2023-01-10 10:29

概率统计Python计算：单个正态总体均值双侧假设的卡方检验

对正态总体的方差σ2=σ02\sigma^2=\sigma_0^2σ2=σ02进行显著水平α\alphaα下的假设检验，检验统计量n−1σ02S2\frac{n-1}{\sigma_0^2}S^2σ02n
戌崂石·2023-01-09 15:16

概率统计Python计算：单个正态总体均值双侧假设的T检验

正态总体的方差σ2\sigma^2σ2未知的情况下，对总体均值μ=μ0\mu=\mu_0μ=μ0进行显著水平α\alphaα下的双侧假设检验，检验统计量X‾−μ0S/n\frac{\overline{X
戌崂石·2023-01-09 15:15

关于线性回归的公式推导

数学基础太差了感觉看不太懂插个眼以后回来再看推导最优值optimalvalue的公式先有loglikelihood对数似然估计的公式因为要最优化，所以取梯度等于0合并之后：可以得出sigma的平方推导加权均方误差
爱格白·2023-01-09 13:05

深度学习 机器学习 公式中常用的符号

θthetaλlambdaσ,ΣsigmaδdeltaεepsilonβbetaαaerfaγgamaΠpaiΦphi
黑山白雪m·2023-01-09 08:48

LaTeX 常用数学符号 内积、求和、大于等于、属于

数学符号LaTeX\xi\eta\geq或\ge\leq或\le内积符号<>\langle***\rangle\in叉乘m\timesr求和\sum\frac{1}{2}\Sigma\sigma\bar
热爱生活的菇凉·2023-01-09 00:44

统计学习笔记：假设检验基本概念及U检验、T检验、F检验

文章目录1.假设检验原假设和备择假设第一类错误和第二类错误p值2.U检验单样本U检验双样本U检验3.T检验单样本T检验双样本T检验（σ12=σ22=σ2\sigma_1^2=\sigma_2^2=\sigma
Bernard.Dong·2023-01-08 10:36

sklearn之高斯混合模型

事实上任何一种单一的概率分布都符合正态分布，正态分布的形状由平均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2所决定。一维正态分布公式：正态分布
月疯·2023-01-08 00:37

二维码去模糊

importcv2fromskimageimportio,color,restorationimportnumpyasnpdefmatlab_style_gauss2D(shape=(3,3),sigma
52机器视觉·2023-01-07 22:49

deepLearning-One hidden layer Neural Network一个隐藏层的神经网络

以下提供的图片都来自吴恩达老师课件的截图献上关键理解图一张一个隐藏层的神经网络与逻辑回归单元的区别向前传播公式：Z[1]=W[1]T∗X+b[1]Z^{[1]}=W^{[1]T}*X+b^{[1]}Z[1]=W[1]T∗X+b[1]A[1]=σ(Z[1])A^{[1]}=\sigma
OneForPlus·2023-01-07 07:57

画高斯分布图 matlab (2D/3D)

closealln=500;mu=[n,n];sigma=[400000;040000];[X,Y]=meshgrid([0:1:2*n]);p=mvnpdf([X(,Y(],mu,sigma);p=reshape
舒服的好死·2023-01-06 17:31

Logistic Regression （逻辑斯蒂回归）理解

一、首先介绍sigmoid函数σ(z)=11+e−z\sigma(\mathrm{z})=\frac{1}{1+\mathrm{e}^{-\mathrm{z}}}σ(z)=1+e−z1图像如下：这个函数的意义在于
雪shan飞hu·2023-01-06 13:37

正态分布下的最大似然估计

单变量正态分布的形式为：ρ(x∣θ)=12πσe−12(x−μσ)2(1)\rho(x|\theta)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma}}e^{-\frac{1}{2}(\frac{
DeeGLMath·2023-01-06 12:47

用Python实现SPC统计过程控制

简单介绍一下六西格玛，就是6sigma的音译，sigma是什么？接触过统计的人应
居橘举聚·2023-01-06 01:56

t-SNE数据降维可视化

t-SNE数据降维可视化--潘登同学的MachineLearning笔记t-SNE的基本思想SNE(StochasticNeighborEmbedding)SNE的主要缺点距离不对称存在拥挤现象如何确定σ\sigmaσ
PD我是你的真爱粉·2023-01-05 22:16

高斯混合模型参数估计的EM算法

parameters,maxIter,epsilon):""":paramyVector:观测数据:paramparameters:初始化的高斯混合模型参数,二维数组,每一组参数是一个数组[alpha,mu,sigma
_森罗万象·2023-01-05 21:42

【概率论】期末复习笔记：一元线性回归

一元线性回归一、回归分析二、一元线性回归模型三、a,ba,ba,b和σ2\sigma^2σ2的估计四、可化为一元线性回归的模型1.Y=αeβx⋅ε, ln⁡ε ~ N(0,σ2)Y=\newcommand
seh_sjlj·2023-01-05 19:58

【概率论】期末复习笔记：参数估计

估计量的求法矩估计法最大似然估计法二、估计量的评选标准1.无偏性2.有效性3.相合性总结三、区间估计1.双侧区间估计2.单侧区间估计四、正态总体参数的区间估计σ2已知，考察μ\color{dodgerblue}\sigma
seh_sjlj·2023-01-05 19:57

【概率论】期末复习笔记：假设检验

假设检验目录一、假设检验的基本概念1.假设检验的基本原理2.两类错误3.假设检验的一般步骤4.ppp值二、正态总体参数的假设检验σ2已知，检验μ与μ0的关系\color{dodgerblue}\sigma
seh_sjlj·2023-01-05 19:24

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

模拟SV模型的估计方法：sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma=0.15)print(sim)summary(sim)plot(sim)绘制上
·2023-01-05 16:20

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

因此首先如果是高斯函数($\pi_{\mu,\sigma}(a|s)$),
·2023-01-05 16:14

伪距单点定位matlab程序

function[position,velocity,sigma_0,flag]=BDS_Positioning(Rou_B1_0,Rou_Do
乐乐要当航天猿·2023-01-05 16:45

【概率图与随机过程】02 多元高斯分布：参数特征和几何意义

在上一讲里，我们重新回顾了一元高斯分布，并从这个分布入手，介绍了如何利用极大似然估计的方法对分布的两个参数：均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2进行估计，并从估计的有偏性和无偏性这个角度出发，对两个参数的极大似然估计值进行讨论和验证
石 溪·2023-01-05 11:17

贝叶斯决策论(二)：多元高斯分布下的判别函数

文章目录一单变量高斯密度函数二多元密度函数三正态分布下的判别函数3.1Σi=σ2I\Sigma_i=\sigma^2IΣi=σ2I3.2Σi=Σ\Sigma_i=\SigmaΣi=Σ3.
Sunburst7·2023-01-05 11:45

金融分析与风险管理——期权BSM模型

金融分析与风险管理——期权BSM模型1.BSM模型的假定2.期权价格与相关变量的关系2.1期权价格与标的物（S）价格的关系2.2期权价格与执行价格（K）的关系2.3期权价格与波动率（sigma）的关系2.4
wxw_csdn·2023-01-05 11:54

BSM期权定价

期权定价公式2.代码实现importpandasaspdimportnumpyasnpfrommathimportsqrt,logfromscipyimportstatsdefBSM(S0,K,T,r,sigma
远胥·2023-01-05 11:23

维纳滤波python 函数_加性高斯白噪声及维纳滤波的基本原理与Python实现

特点加性高斯白噪声属于白噪声的一种，有如下两个特点：功率谱密度为常数，即白高斯则为其幅度的概率密度函数服从高斯分布1.2高斯分布的一维概率密度函数为标准差为均值1.3Python内置库说明random.gauss(mu,sigma
weixin_39902345·2023-01-05 08:19

SVM的核函数详解

文章目录1、核函数背景核函数正式定义2、高斯核函数2.2参数带宽σ\sigmaσ的影响2.3高斯核函数的实际意义2、多项式核函数4、参考资料1、核函数背景本文为核函数进阶教程，希望看文章之前最好对核函数有一些最基本的了解
ZEERO~·2023-01-05 08:38

LHS拉丁超立方采样matlab程序，对于均匀分布与正态（高斯）分布的变量进行拉丁超立方采样

1、对正态（高斯）分布的变量进行拉丁超立方采样clcclearallcloseallcst_Mu_Sigma=load('cst_Mu_Sigma.dat');Mu=cst_Mu_Sigma(:,1);
Karman_M·2023-01-03 21:40

方差、标准差、协方差概念与意义梳理

方差计算公式：σ2=∑(X−μ)2N{\sigma^2}={{\sum{{
ACE_coder·2023-01-03 18:58

高斯滤波与双边滤波原理、MATLAB实现及结果对照

3.MATLAB实现双边滤波4.关于sigma值的选取4.1空间域sigma选取4.2值域sigma选取三、双边滤波与高斯滤波结果对照3.1仿真图像对照3.2真实图像对
草莓酱土司·2023-01-03 10:44

matlab混合正态分布,matlab - 了解Matlab示例适合两个正态分布的混合 - 堆栈内存溢出...

x=[trnd(20,1,50)trnd(4,1,100)+3];hist(x,-2.25:.5:7.25);pdf_normmixture=@(x,p,mu1,mu2,sigma1,sigma2)..
FR绘画教程·2023-01-03 08:46

正态分布、对数正态分布参数(mu, sigma)与数据本身均值方差(m, v)的关系

2对数正态分布参数mu和sigma，与数据本身均值m和方差v之间存在如下关系：利用如下MATLAB代码，对上述关系进行了验证。
ddd...e_bug·2023-01-03 08:15

正态分布 --- 绘图

如果随机遍历x具有均值μ\muμ和方差θ2\theta^2θ2,其正态分布概率密度函数如下：p(x)=12πσ2exp(−12σ2(x−μ)2)p(x)=\frac1{\sqrt{2\pi\sigma^
nanbeibie·2023-01-03 08:44

单个、双个正态分布区间估计--R code

#本程序利用R分布别做出单个、双个正态分布总体#区间估计的均值和双侧、单侧置信区间#包含4个函数#codebyVac2017.12.8#*****************#单个正态分布#u的区间估计，sigma
Vac_cat·2023-01-03 08:37

正态分布与6-Sigma

一、阈值的选择怎样才能更科学？引入一个例子：在工业中，通过某种相机来识别一个产品表面是否有包装膜来判断产品是否合格。检测的原理是：带有包装膜的产品，它的白色像素点会比没有带包装膜的产品的白色像素点多很多。所以可以通过相机来识别白色像素点的多少，从而来判断产品是否合格。问题是：这个阈值要怎么选择才科学呢？二、随机变量的概率分布符合正态分布X=（u,σ^2）-------平均值和方差在一个标准差内，涵
十年前的树·2023-01-03 08:03
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