Sigma

Kmeans和谱聚类算法（python实现sklearn）

的最小的KK个特征值对应的特征向量将向量按照行进行标准化（每个元素除以本行所有元素的平方和在开根号）得到N*KK的矩阵F，N为样本点数F中每一行作为一个样本，共N个样本，对其进行聚类(聚为K类)（KK与sigma
Name_MYL·2022-12-23 12:34

逻辑回归（logistic regression）损失函数（loss function）推导

\hat{y}=\sigma(z)=\sigma(\boldsymbol{x^T}\boldsymbol{w
亲亲Friends·2022-12-23 08:59

基于Matlab随机过程分析_随机序列的产生

200;r=rand(N,1);l=0.1;x=-log(r)/l;subplot(2,1,1);plot(x);y=ksdensity(x);subplot(2,1,2);plot(y);a=0.8;sigma
SmallCloud#·2022-12-22 15:57

Diffusion Model合集 part3

DiffusionProbabilisticModel的算法代码而我们可以有多种建模目标：Lt−1=Eq[12σt2∣∣μt∼(xt,x0)−μθ(xt,t)∣∣2]+CL_{t-1}=\mathbb{E}_{q}\left[\frac{1}{2\sigma
为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:45

python二维插值_matlab中二维插值函数interp2的使用详解

endMaxTraffic=max(Traffic);w=0.2;Wmax=2*pi*w/3000;x=[0:10:300];y=[0:10:300];Nx=length(x);Ny=length(y);Sigma
weixin_39886172·2022-12-22 11:33

基于CV、CA、CTRV等运动模型的EKF、UKF分析与实践

高级运动模型和扩展卡尔曼滤波无人驾驶汽车系统入门（三）——无损卡尔曼滤波，目标追踪，C++无损卡尔曼滤波UKF（1）-从CTRV过程模型开始无损卡尔曼滤波UKF(2)-简介无损卡尔曼滤波UKF（3）-预测-生成Sigma
Amelie_xiao·2022-12-22 10:38

C++、Python实现高斯滤波，均值滤波，中值滤波

实现高斯滤波#include#include#definePI3.14voidGenerateGaussianMask(cv::Mat&mask,constint&k_size,constdouble&sigma
田小草呀·2022-12-22 09:10

sklearn中StandardScaler.fit() 、StandardScaler.transform() 、StandardScaler.fit_transform()的用法

以及矩阵的标准化计算公式如下：均值：xˉ=1n∑i=1nxi\bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_{i}xˉ=n1∑i=1nxi方差：σ2=1n∑i=1n(xi−xˉ)2\sigma
方程式sunny·2022-12-21 15:20

三大抽样分布

正态分布正态分布是三大抽样分布的基础，我们先来看看关键的定理和结论：1.Fisher定理X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1,X2,...,Xn是总体N(μ,σ2)N(\mu,\sigma
-江户川-·2022-12-21 09:17

Sigmoid函数

sigmoid是一个解决二分类问题的一种函数其公式如下：σ(z)=11+e−z\sigma\left(z\right)=\frac{1}{1+{{e}^{-z}}}σ(z)=1+e−z1sigmoid函数又叫做
一只工程狮·2022-12-21 09:14

alpha-beta滤波

Thealpha-beta-gammafilterimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportrandommid,sigma=0,0.1totalTimeStep
河北一帆·2022-12-21 09:14

Python进行奇异值分解 No loop matching the specified signature and casting was found for ufunc svd_m_f

inputf,header=None)df=data.iloc[1:,:21]选取我需要的数据df=df.values将dataframe格式数据转化为ndarray格式fromnumpyimport*u,sigma
一头鹿·2022-12-21 07:52

白板推导-机器学习

线性不可分支持向量机约束优化问题SVM线性可分SVM借助乘子法将带约束变成无约束：线性不可分支持向量机w∗w^{*}w∗是关于数据的线性组合只有支持向量的λi\lambda_iλi才有值，其他的为0(上图漏了个Σ\SigmaΣ
数学工具构造器·2022-12-20 17:29

33李沐动手学深度学习v2/批量归一化 mini-batch normalization

uB=1B∑i∈Bxiu_B=\frac{1}{B}\sum\limits_{i\inB}x_iuB=B1i∈B∑xiσB2=1∣B∣∑i∈B(xi−uB)2+ϵ\sigma^2_B=\frac{1}{
xcrj·2022-12-20 09:42

【算法】最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）损失函数原理与python代码

两个分布的距离定义为：python代码样例：importtorchdefguassian_kernel(source,target,kernel_mul=2.0,kernel_num=5,fix_sigma
zkq_1986·2022-12-19 20:17

MMD(Maximum Mean Discrepancy)

kernels=guassian_kernel(source,target,kernel_mul=kernel_mul,kernel_num=kernel_num,fix_sigma=fix_sigma
__师寇__·2022-12-19 20:13

机器学习100天（六）：006 数据预处理之标准化

标准化的计算公式为：X=X−μσX=\frac{X-\mu}{\sigma}X=<
红色石头Will·2022-12-18 17:35

每天五分钟机器学习：主成分分析算法PCA的降维原理是什么？

第一件事情第一步：均值归一化第二步：计算协方差的矩阵sigma（n*n）协方差矩阵公式其中x(i)表示第i个样本，是一个列
幻风_huanfeng·2022-12-18 10:45

【DL】CNN的前向传播和反向传播（python手动实现）

前向传播原理al=σ(zl)=σ(al−1∗Wl+bl)a^{l}=\sigma\left(z^{l}
BassieYuan·2022-12-18 09:04

高斯分布的极大似然估计

一维高斯分布概率密度函数一维高斯分布（GaussianDistribution）的概率密度函数如下：p(x)=12πσexp⁡{−(x−μ)22σ2}p(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma
Yemiekai·2022-12-18 00:05

支持向量机python代码_Python实现支持向量机(SVM)

x2):returnnp.dot(x1,x2)defpolynomial_kernel(x,y,p=3):return(1+np.dot(x,y))**pdefgaussian_kernel(x,y,sigma
weixin_39968410·2022-12-16 16:27

scipy.sparse.linalg.eigsh

scipy.sparse.linalg.eigsh(A,k=6,M=None,sigma=None,which='LM',v0=None,ncv=None,maxiter=None,tol=0,return_eigenvectors
weixin_40379396·2022-12-16 10:08

学习笔记 NLP里的RNN和LSTM

1.Recurrentneuralnetwork1.1Elmannetworkht=σh(Whxt+Uhht−1+bh)h_{t}=\sigma_{h}\left(W_{h}x_{t}+U_{h}h_{
CiLin-Yan·2022-12-16 07:55

back propagation反向传播（浅层神经网络分析示例）

z=wTx+bz=w^Tx+bz=wTx+ba=σ(z)=1/(1+e−z)a=\sigma(z)=1/(1+e^{-z})a=σ(z)=1/(1+e
u011144848·2022-12-16 06:07

收藏！14 种异常检测方法总结

一、基于分布的方法1.3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。
Sim1480·2022-12-16 06:34

【白板推导系列笔记】线性分类-高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）-模型求解（求期望）&模型求解（求协方差）

L(μ1,μ2,Σ,ϕ)=∑i=1N[log⁡N(μ1,Σ)yi⏟(1)+log⁡N(μ2,Σ)1−yi⏟(2)+log⁡ϕyi(1−ϕ)1−yi⏟(3)]L(\mu_{1},\mu_{2},\Sigma
烧灯续昼2002·2022-12-16 06:03

LSTM:长短期记忆网络

计算输出隐状态实践从零实现LSTMPytorch实现LSTM参数输入输出理论LSTM的核心是细胞状态，用贯穿细胞的水平线表示1.计算遗忘门决定细胞状态需要舍弃哪部分无用信息ft=σg(Wfxt+Ufht−1+bf)f_t=\sigma
HatcherRobotics·2022-12-16 00:19

pytorch 中register_buffer（）

今天在看DSSINet代码的ssim.py时，遇到了一个用法classNORMMSSSIM(torch.nn.Module):def__init__(self,sigma=1.0,levels=5,size_average
wanghua609·2022-12-14 20:15

利用Python实现图像高斯滤波(模糊)

importcv2ascvimportnumpyasnp#传入灰度图像#sigma是高斯分布的标准差，avr是均值defmakeNoise(img,sigma,avr):img2=img.copy()#
naruhina·2022-12-14 20:44

OpenCV——高斯滤波

一维零均值高斯函数为：g(x)=exp(-x^2/(2sigma^2)其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。
我有一個夢想·2022-12-14 20:11

高斯滤波器讲解（python实现）

（2）卷积核（权重矩阵）中的值具体计算3.代码实战（1）当sigma=0.0时，随着ksize的不同，平滑的效果（2）当设置sigma的值不为0的时候，随着sigma增加
Keep_Trying_Go·2022-12-14 20:41

LaTex数学公式

DeltaΔ\deta/\Deataϵ\epsilonϵ\epsilonλ\lambdaλ\lambdaμ\muμ\muπ\piπ/Π\PiΠ\pi/\Piϕ\phiϕ/Φ\PhiΦ\phi/\Phiσ\sigmaσ
JYCG·2022-12-14 17:37

Fisher线性判别算法原理及实现 MATLAB

Fisher线性判别算法原理及实现MATLAB一、Fisher判别器原理二、代码实现clc;closeall;clear;%%生成数据rng(2020);%指定一个种子mu1=[03];sigma1=[
寂静的以·2022-12-14 13:18

GCN原理的直观解释

GCN的核心公式f(H(l),A)=σ(D^−12A^D^−12H(l)W(l))f(H^{(l)},A)=\sigma\left(\hat{D}^{-\frac{1}{2}}\hat{A}\hat{D
啊喔呃鸭·2022-12-13 10:58

EM算法在GMM中的应用与python实现

混合高斯分布1-1GMM概要1-2由边缘概率引出的隐变量1-3隐变量后验概率1-4完整数据集合以及不完整数据集合1-5最大似然估计二、推导2-1EM在GMM中的应用2-1-1μ\muμ最优解2-1-2Σ\SigmaΣ
dhj_tsukuba·2022-12-13 09:06

第5章 Python 数字图像处理(DIP) - 图像复原与重建11 - 空间滤波 - 自适应滤波器 - 自适应局部降噪、自适应中值滤波器

标题自适应滤波器自适应局部降噪滤波器自适应中值滤波器自适应滤波器自适应局部降噪滤波器均值是计算平均值的区域上的平均灰度，方差是该区域上的图像对比度g(x,y)g(x,y)g(x,y)噪声图像在(x,y)(x,y)(x,y)处的值ση2\sigma
jasneik·2022-12-11 20:49

【经济模型】A股市场股票数据分布分析

μSdt+σSdzdS=\muSdt+\sigmaSdzdS=μSdt+σSdz根据上式可以推出股票价格的对数lnSlnSlnSd(lnS)=(μ−σ22)dt+σdzd(lnS)=(\mu-\frac{\sigma
zhouhy0903·2022-12-11 12:39

【白板推导】学习笔记

学习视频链接【机器学习】【白板推导系列】【合集1～33】文章目录P2频率派vs贝叶斯派P3高斯分布（一维正态分布的各参数估计量θ=(μ,σ){\theta}=(\mu,\sigma)θ=(μ,σ)计算）
知歌不秋·2022-12-10 22:33

python生成正态分布函数_python 生成正态分布数据,并绘图和解析

生成正态分布数据并绘制概率分布图importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#根据均值、标准差,求指定范围的正态分布概率值defnormfun(x,mu,sigma
weixin_39725650·2022-12-10 20:57

【pytorch】nn.GRU的使用

resetgate，重置门rt=σ(Wirxt+Whrht−1)r_t=\sigma(W_{ir}x_t+W_{hr}h_{
安安爸Chris·2022-12-10 17:12

nn.layerNorm原理探究与实验

yi=xi−xˉσ2+ϵ×γ+βy_i=\frac{x_i-\bar{x}}{\sqrt{\sigma^{2}}+\epsilon}\t
Andy Dennis·2022-12-09 15:28

【动手学深度学习】10.多层感知机（MLP）

一、感知机1、感知机概念给定输入x，权重w，和偏移b,感知机输出：o=σ(⟨w,x⟩+b)σ(x)={1ifx>00otherwiseo=\sigma(\langle\mathbf{w},\mathbf
ShadoooWM·2022-12-09 09:38

Halcon 直线检测 lines_gauss

lines_gauss算子原型lines_gauss(Image:Lines:Sigma,Low,High,LightDark,ExtractWidth,LineModel,CompleteJunctions
豆浩宇·2022-12-09 04:07

机器学习数据分析之异常值检测

文章目录1.基于统计学的单变量异常值检验1.13σ\sigmaσ准则1.2箱型图1.3Grubbs检验1.4ESD检验1.5Dixon检验2.时间序列数据的异常值检验2.1ADTKpython模块在检查异常值之前
`AllureLove·2022-12-09 01:22

einsum爱因斯坦求和(numpy)

简单来说，爱因斯坦求和就是简化掉求和式中的求和符号，即$\Sigma$,这样就会使公式更加简洁，如Numpy是Python中的一个重要的科学计算库，支持大量的多维数组计算，并提供了大量的运算函数库。
小小谢先生·2022-12-08 20:46

matplotlib text 文字处理

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Fixingrandomstateforreproducibilitynp.random.seed(19680801)mu,sigma
chuanglongquan4694·2022-12-08 15:46

GPR(高斯过程回归)

：理论笔记专栏目录  介绍结束下面开始进入正题：1高斯分布  一元高斯分布的概率密度函数为：p(x)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2);简写为：x∼N(μ,σ2)p(x)=\frac{1}{\sigma
尔过留香·2022-12-08 10:58

python3画直方图出现“Polygon‘ object has no property ‘normed”

直方图原程序importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(0)mu,sigma=100,20#均值和标准差a=np.random.normal
心际花园·2022-12-08 09:12

python实现高斯滤波器(numpy，opencv)

importcv2ascvimportnumpyasnpdefgauss_filter(kernel_size=3,sigma=1):max_idx=kernel_size//2idx=np.linspace
欧拉传人·2022-12-07 22:15

python实现高斯滤波_如何在python中获取高斯滤波器

IsawthispostherewheretheytalkaboutasimilarthingbutIdidn'tfindtheexactwaytogetequivalentpythoncodetomatlabfunctionfspecial('gaussian',f_wid,sigma
weixin_39710295·2022-12-07 22:44
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