Sigma

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

python(5):TypeError: xxx() got an unexpected keyword argument ‘xxx‘

mostrecentcalllast):File"gaussian_kernel.py",line18,inprint(gaussian_kernel_vectorization(x,x,l=500,sigma
biter0088·2022-11-16 18:50

【2022版】基于矩阵分解的PCA 白化&ZCA白化

通过计算数据矩阵XXX的协方差矩阵Σ\SigmaΣ，得到协方差矩阵的特征值特征向量，选择方差最大（也即特征值最大）的k个特征（坐标
SUFEHeisenberg·2022-11-16 11:02

数字图像处理练习题整理 (二)

注:内容仅供参考,不保证正确性,如有误欢迎交流指正.鸣谢:感谢小组的各位同学为内容整理提供的帮助四.空域邻域滤波1.高斯模板生成请写出生成大小为(2N+1)×(2N+1)、标准差为sigma的高斯模板H
PeakCrosser·2022-11-14 09:27

CUR矩阵分解

SVD:X=UΣVTX=U\SigmaV^TX=UΣVT，其中U,VU,VU,V都是BigandDense，Σ\SigmaΣ是SmallButSparse。
SUFEHeisenberg·2022-11-13 17:54

梯度下降法 --- 吴恩达深度学习笔记

回顾逻辑回归算法损失函数y^=σ(wTx+b),σ(z)=11+e−z,z=wTx+b\widehat{y}=σ(w^{T}x+b),\sigma(z)=\frac1{1+e^{-z}},z=w^{T}
奕星星奕·2022-11-12 17:29

[牛客挑战赛46E] 反演（莫比乌斯反演）

题意分析首先，根据σ0(ij)=∑x∣i∑y∣j[(x,y)==1]\sigma_0(ij)=\sum\limits_{x|i}\sum\limits_{y|j}[(x,y)==1]σ0(ij)=x∣i
hipamp·2022-11-12 15:08

机器学习|切比雪夫不等式（3sigma原则来源）|10mins入门|概统学习笔记（十）

切比雪夫不等式定义：设随机变量X有期望E(X)和方差σ2\sigma^2σ2，则对于任给的ϵ>0\epsilon>0ϵ>0P{∣X−E(X)∣≥ϵ}≤σ2ϵ2P\{|X-E(X)|\geq\epsilon
Sany 何灿·2022-11-12 15:35

大数据时代的采样定理：马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)与其python实现

假设我们要采样的是一个二维正态分布N（U,SIGMA），其中：U=（5，-1），方差sigma=（1,11,4
Life is a joke·2022-11-12 11:40

数字图像处理（九）双边滤波

三、双边滤波原理1.空间域核2.值域核3.模板相乘四、wdw_dwd和wrw_rwr和σ\sigmaσ的理解五、C++代码实现1.opencv中Mat的一点小知识2.关于边界的处理3.双边滤波代码一、何为双边滤波
做个爱笑的大男孩·2022-11-11 18:52

量子力学教程 第2.5章

generalizeduncertaintyprinciple）对于可观测量AAA，令f=(A^−⟨A⟩)Ψf=(\hatA-\langA\rang)\Psif=(A^−⟨A⟩)Ψ，则AAA方差/不确定性为σA2=⟨f∣f⟩\sigma_A
myjs999·2022-11-11 15:14

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习6：多层感知机

—4.1多层感知机4.1.1单层感知机h=σ(W1x+b1)o=W2TH+b2h=\sigma(W_1x+b_
羊老羊·2022-11-11 07:31

Google Earth Engine 教程——利用sentinel-2数据对农田进行逐月边缘监测分析

函数：ee.Algorithms.CannyEdgeDetector(image,threshold,sigma)将Canny边缘检测算法应用于一幅图像。
此星光明·2022-11-11 01:09

【图像处理笔记3】Gabor Filter的手动和调包实现

一个2d的gaborfilter的实数部分如下：G(x,y;λ,σ,γ,θ,ψ)=exp(−x′2+γ2y′22σ2)cos(2πx′λ+ψ)G(x,y;\lambda,\sigma,\gamma,\theta
FrenchOldDriver·2022-11-10 10:00

无迹卡尔曼滤波估计SOC的simulink模型详解

上一篇文章讲了如何使用扩展卡尔曼滤波完成SOC的估计，今天就来讲一个更高阶的方法-------无迹卡尔曼滤波（UKF），也有叫sigma点卡尔曼滤波的，实际上都是一样的，下面我都用UKF来表示。
新能源小趴菜·2022-11-10 07:53

初识MIMO（二）：MIMO的信道容量及其仿真

MIMO（二）：MIMO的信道容量一.SVD简介SVD可以将一个矩阵分解为UΣVHU\SigmaV^HUΣVH的形式，U是大小为NRXN_{RX}NRX的方阵，V是大小为NTXN_{TX}NTX的方阵，Σ\SigmaΣ
举熙熙然回巧献计·2022-11-08 17:47

神经网络激活函数与求导

文章目录神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数2、Tanh激活函数3、Softmax激活函数神经网络激活函数求导1、Sigmoid激活函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1
代码简史·2022-11-08 17:35

PT_正态总体的抽样分布

文章目录正态总体的抽样分布性质样本均值一个正态总体的抽样分布χ2分布\chi^2分布χ2分布cases1:cases2:自由度说明t分布:两个正态总体的抽样分布F分布σ1=σ2\sigma_1=\sigma
xuchaoxin1375·2022-11-06 20:02

Pytorch 实战 LESSON 16 深度学习视觉入门 下

文章目录概述概述恒等函数单纯就是增加了层，没有w，不会对sigma产生影响。残差网络backpropogation也有跳连，所以速度也很快。
大叔爱学习.·2022-11-04 11:30

Halcon算子翻译——fuzzy_measure_pairs

用法fuzzy_measure_pairs(Image::MeasureHandle,Sigma,AmpThresh,FuzzyThresh,Transition:RowEdgeFirst,ColumnEdgeFirst
weixin_34356555·2022-11-03 20:45

cs231n--深度学习训练方法

TrainingNeuralNetworksActiationFunctions几种常见的激活函数Sigmoid函数σ(x)=11+e−x\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}σ(x)
黄昏贩卖机·2022-11-03 18:41

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

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

PT_常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布

文章目录常见的连续型分布/均匀分布/指数分布/柯西分布/正态分布均匀分布性质例指数分布无记忆性例柯西分布正态分布标准正态分布3σ原则3\sigma原则3σ原则一般正态分布标准化常见的连续型分布/均匀分布
xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

【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

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。
Tom Hardy·2022-10-24 20:04

水准网条件平差

目录一、原理概述二、案例分析三、代码实现一、原理概述  条件平差的函数模型和随机模型为：AV+W=0D=σ02Q=σ02P−1AV+W=0\\D=\sigma_0^2Q=\sigma_0^2P^{-1}
点云侠·2022-10-22 10:16

【概率论与数理统计(研究生课程)】知识点总结7(参数估计)

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,\sigma
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

对于⼀元变量xxx的情形，⾼斯分布可以写成下⾯的形式KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\notagatposition104:…\sigma^2}\Big
Mr_LeeCZ·2022-10-22 07:20
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