Sigma 第14页

威布尔风速 matlab,风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序.doc

风速威布尔分布和ARMA预测模型matlab程序clcclear%%1.计算风速weibull分布%数据处理loaddata;mu=mean(speed);%原始数据的统计参数sigma=sqrt(var

QinJun Zhu·2022-11-25 10:41

支持向量机中高斯核函数的直观理解

高斯核函数的定义：这个函数说白了，就是点X与空间中一点L（1）的相似度，其中sigma（σ）影响相似度的大小。

老码人·2022-11-25 02:15

hough变换连接边缘matlab,hough边缘检测matlab

(BW),'canny',thresh,sigma);%canny边缘检测figure,imshow(f);[H,T,R]=hough(f,'ThetaResolution',89,......利用matlab

weixin_39627751·2022-11-24 23:16

边缘指示函数matlab,边缘检测与Hough变换实验报告 Matlab

边缘检测与Hough变换实验目的：写一段代码实现一幅图像，其中分为以下两个步骤1.使用Matlab中的canny算子进行边缘检测，可以让使用者交互式的输入不同的Sigma的值实现边缘检测。

公诸同好·2022-11-24 23:43

GNN 图神经网络

以A结点为例，邻居信息，其中a,b,c是边的权重A更新后的信息其中sigma是激活函数，W和alpha都是参数然后经过多次循环，可构造多层GNN，A结点就可以得到其他所有结点的信息那么，算出来的最终特征有什么作用呢

xiao_kong_long_·2022-11-24 23:08

softmax python实现

σ(z)j=ezj∑k=1Kezk,j∈1,...,K\sigma{(\mathbfz)}_j=\frac{\boldsymbole^{z_j}}{\sum_{k=1}^{\boldsymbolK}\boldsymbole

换个名字就很好·2022-11-24 21:45

方差、协方差、协方差矩阵以及互相关矩阵

qq_41030344·2022-11-24 13:28

nn.BatchNorm2d原理探究与实验

bn的后的每一个元素yiy_iyi可简单写为yi=xi−xˉσ2+ϵy_i=\frac{x_i-\bar{x}}{\sqrt{\sigma^{2}

Andy Dennis·2022-11-24 10:39

双边滤波(bilateral filter)以及联合双边滤波（joint bilateral filter）

σd\sigma_dσd为高斯函数的标准差，我个人感性上认为就是σ\sigmaσ小的时

F_L_O_W·2022-11-24 05:58

torchvision

Torchvision的使用GaussianBlur(kernel[,sigma])GaussianBlur(kernel[,sigma])作用：对输入的图像进行高斯模糊返回：PILimageorTensor

两年两月两天·2022-11-24 01:33

Python生成gussian图像

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefdnorm(x,mu,sd):return1/(np.sqrt(2*np.pi)*sd)*np.e**(-np.power((x-mu)/sd,2)/2)defgaussian_kernel(size,sigma

fK0pS·2022-11-24 00:54

张学工模式识别第四版——03 概率密度函数的估计

3.2.3正态分布下的最大似然估计正态分布最大似然估计的推导过程对于一元正态分布要估计的参数为θ=[θ1,θ2]T=[μ,σ2]T\theta=[\theta_1,\theta_2]^T=[\mu,\sigma

溜了溜了==3·2022-11-23 18:55

数理统计笔记2：总体均值的抽样分布

样本均值的均值（数学期望）等于总体均值E(X‾)=μE(\overline{X})=\muE(X)=μ样本均值的方差等于总体方差的1/nD(X‾)=σ2nD(\overline{X})=\frac{\sigma

subtitle_·2022-11-23 11:51

数理统计笔记1：常用分布

正态分布概率密度函数为：f(x)=12πσexp⁡(−(x−μ)22σ2)f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\exp\left(-\frac{(x-\mu)^{2}}{2\

subtitle_·2022-11-23 11:10

动手学深度学习v2笔记-Day4-多层感知机

动手学深度学习v2Day40x00感知机人工智能最早的模型之一模型定义给一个输入XXX权重WWW偏移量bbb有o=σ(+b)o=\sigma(+b)o=σ(+b)其中σ\sigmaσ函数的选择很多，举例一个二分类问题

CabbSir·2022-11-23 11:08

高斯分布matlab程序,生成高斯分布的matlab程序

clearall;closeall;clc;randn('seed',0);%%一维高斯函数mu=0;sigma=1;x=-6:0.1:6;y=normpdf(x,mu,sigma);plot(x,y)

是呵呵·2022-11-23 09:33

高斯分布的四阶矩

高斯分布的四阶矩零均值高斯分布随机变量X∼N(0,σ2)X\sim\mathcal{N}\left(0,\sigma^2\right)X∼N(0,σ2)的四阶原点矩为E[X4]=3σ4。

Monrother·2022-11-23 09:02

【opencv】高斯核是怎么通过参数ksize和sigma计算得到的 cv2.getGaussianKernel()，cv.GaussianBlur()

假设我们指定高斯核的尺寸为7x7，kernel的中心点像素坐标为(3,3)sigma可由公式计算得到：sigmaX=sigmY=0.3*((ksize-1)*0.5-1)

Enzo 想砸电脑·2022-11-22 20:17

【SIFT】超详详详解 - 实现细节记录

图像的尺度空间-高斯金字塔Gaussianpyramid2、高斯金字塔的组与组数Octave1）组2）组数3）升采样获得baseimage3、高斯金字塔的层与层数interval+31）层2）层数4、空间尺度σ\sigmaσ

Enzo 想砸电脑·2022-11-22 20:30

Python绘制高斯分布（正态分布）图像，附python绘图技巧

代码如下：#plotGaussianFunction#注：正态分布也叫高斯分布importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpu1=0#第一个高斯分布的均值sigma1

蝴蝶飞努力追·2022-11-22 17:13

Hard Swish激活函数

：SearchingforMobileNetV3年份：2019简介Swish激活函数代替ReLU，显著提高了神经网络的准确性，具体定义为：Swish(x)=x⋅σ(x)Swish(x)=x\cdot\sigma

皮鼓坐凳子·2022-11-22 08:38

常用的激活函数Sigmoid,ReLU,Swish,Mish,GELU

1.sigmoidSigmoid激活函数在我们的网络模型中比较常用，也常作为二分类任务的输出层，函数的输出范围为（0,1）表达式：σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-

liguiyuan112·2022-11-22 08:37

参数估计—最大似然估计与贝叶斯估计

文章目录一参数估计二最大似然估计2.1参数分量2.2基本原理2.3高斯情况2.3.1协方差矩阵Σ\SigmaΣ已知，而均值μ\muμ未知2.3.2协方差矩阵Σ\SigmaΣ和均值μ\muμ都未知三贝叶斯估计

Sunburst7·2022-11-22 02:42

Spark.SQL时间序列缺失值填充与异常值处理

PySpark时间序列缺失值填充与异常值处理1缺失值填充1.就近填充2.同周期填充2异常值处理1.特殊事件标注2.业务常识约束3.分位数（quantile）盖帽4.n-sigma盖帽5.平滑方法3.总结本文为销量预测第

fitzgerald0·2022-11-21 22:45

【机器学习基础】概率分布之高斯分布

x的依赖是通过下⾯形式的⼆次型：Δ2=(x−μ)TΣ−1(x−μ)(2.30)\Delta^{2}=(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})^{T}\boldsymbol{\Sigma

天堂的鸽子·2022-11-21 16:50

【无标题】matlab正态分布函数积分

/(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2));%定义被积函数JK=(1./(x.*sigma.*sqrt(2.*pi))).

weixin_45966934·2022-11-21 15:19

贝叶斯统计：马尔科夫链的生成代码实现

Python实现马尔科夫链的生成Trcae_plot图密度直方图QQ图Sigma为1、2是比较合适的[0.15,0.5]Sigma为3的时候超出0.5一些Sigma为0.05的时候很难收敛Sigma为10

匿名User·2022-11-21 10:18

Pytorch 深度学习实践第7讲

——处理多维特征的输入1、MultipleDimensionLogisticRegressionModely^(i)=σ(∑n=1Nxn(i)∗wn+b)=σ(z(i))\hat{y}^{(i)}=\sigma

Jasonare·2022-11-21 08:05

python R 空间自回归模型SAR 参数估计统计模拟实验

一、编写一次估计函数1.载入numpy、固定随机种子importnumpyasnpnp.random.seed(1)2.编写makeY函数，生成用于模拟实验的YdefmakeY(rho,sigma2true

BloodyBlondie·2022-11-21 03:29

高斯混合模型 EM算法聚类问题 Python实现

初始化模型参数{(αi,μi,Σi)∣1≤i≤k}\{(\alpha_i,\mu_i,\Sigma_i)|1≤i≤k\}{(αi,μi,Σi)∣1≤i≤k}，迭代公式如下：γji=αi⋅p(xj∣μi,

Foliciatarier·2022-11-21 01:19

高斯滤波器

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。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。

kikipanpan·2022-11-21 00:17

高斯滤波简介

一维高斯函数可以看到，G(x)的跟sigma的取值有极大的关系。sigma取值越大，图像越平缓sigma取值越小，图像越尖锐从以上描述中我们可以看出，高斯滤波模板中最重要的参数就是高斯分布的标准差σ。

小魔王降临·2022-11-21 00:15

MATLAB_mvnrnd()函数介绍

1221530431.mvnrnd()函数示例：生成三组数据这里为了更清晰表达偏离度和散列数目，对三种数据进行明显的区分定义clc;clearall;%第一组数据mul=[12]%需要生成的数据的均值SIGMA

恶熊比比·2022-11-20 23:03

李宏毅2020机器学习05 - Logistic Regression

上节课提到在使用Generativemodel，且假设样本点服Gaussiandistribution的情景下做Classification，后验概率P(C1|x)=σ(w⋅x+b)\sigma(w\cdotx

张年糕慢慢走·2022-11-20 22:43

机器学习--简单算法和编程实现

梯度下降和多线性回归首先特征缩放要对输入的m组data进行一个处理将其放到一个矩阵中方便计算，或者对于不同范围的数据进行特征缩放，规格化到[-1,1]或者比较接近这个范围X_norm=X;mu=zeros(1,size(X,2));sigma

JackYanghc·2022-11-20 15:49

人工智能基础入门——神经网络讲解

第一个神经网络：1958年，计算机科学家Rosenblatt提出的Perceptron（感知机）o=σ\sigmaσ(（+b）)b是

无乎648·2022-11-20 11:16

GAT图注意力网络

GAT的计算过程：aij=softmaxjeijexp(eij)Σk∈Niexp(eik)a_{ij}=softmax_{j}e_{ij}\frac{exp(e_{ij})}{\Sigma_{k∈N_i

十年前的海苔·2022-11-20 05:12

python7c 高等数学之 BL模型，barra收益回归模型

1.BLdefblacklitterman(returns,tau,P,Q):mu=returns.mean()sigma=returns.cov()#协方差pil=np.expand_dims(mu,

HaileeRPIJNU·2022-11-20 03:22

（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

概率论基础（sigma域、测度）

一、样本空间&事件样本空间Ω\OmegaΩ指一个实验的可能结果的集合ω∈Ω\omega\in\Omegaω∈Ω称为样本结果|样本实现|样本元素Ω\OmegaΩ的子集被称为事件对于事件AAA，符号AcA^cAc表示它的对于样本空间的补集，即Ac=CΩA={ω∈Ω,ω∉A}A^c=\mathrmC_\OmegaA=\{\omega\in\Omega,\omega\notinA\}Ac=CΩA={ω∈Ω

青蛙球·2022-11-19 14:48

异方差及stata命令

异方差异方差的类型单调递增类stata命令异方差的类型单调递增类σi2随X的增大而增大\sigma^2_i随X的增大而增大σi2随X的增大而增大stata命令reglnylnx1lnx2#必须先回归才能预测

D,Yu·2022-11-19 10:08

python进行图像滤波_计算机视觉实验_图像滤波处理

实验内容2-1：实现图像的高斯滤波处理实验要求：1)通过调整高斯函数的标准差(sigma)来控制平滑程度；给定函数：voidGaussian(constMyImage&input,MyImage&output

weixin_40000999·2022-11-19 07:12

卡尔曼滤波的统计学推导

背景知识在介绍卡尔曼滤波之前必须知道的概念：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

波尔滋曼先生·2022-11-19 04:41

SSIM与PSNR的计算方式

X=double(X);Y=double(Y);ux=mean(mean(X));uy=mean(mean(Y));sigma2x=mean(mean((X-ux).^2));sigma2y=mean(

clxiaoclxiao·2022-11-19 03:18

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,\Sigma_k

xiaochengJF·2022-11-19 01:18

logistic回归梯度下降算法

由于sigma函数的特性，我们可作出如下的假设：上式即为在已知样本X和参数θ的情况下，样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率。

gongxun1234·2022-11-18 16:12

（三）Logistic回归的梯度下降

首先回顾一下Logistic回归的公式z=wTx+bz=w^Tx+bz=wTx+by^=a=σ(z)=11+e−z\widehat{y}=a=\sigma(z)=\frac1{1+e^{-z}}y=a=

奕星星奕·2022-11-18 16:11

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,\sigma

Adenialzz·2022-11-18 11:43

高斯混合模型(GMM)的EM算法求解 python实现

(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=[]Sigma

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：σ2=σ02\sigma

Anchor___·2022-11-17 21:45

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