Sigma

矩阵分析与应用+张贤达

设矩阵AAA的奇异值排列为σmax=σ1≥σ2≥…≥σp−1≥σp=σmin≥0\sigma_max=\sigma_1≥\sigma_2≥…≥\sigma_{p-1}≥\sigma_p=\sigma_{
阿柠··2022-08-23 07:10

MATLAB | 如何绘制高斯混合分布分类区域及边界

details/121521677那么这篇要解决的问题就是如何绘制聚类区域与边界：1工具函数首先先把工具函数都给出一遍，之后讲解如何绘制绘制聚类区域与边界：1.1高斯混合模型聚类function[Mu,Sigma
slandarer·2022-08-20 07:23

统计物理基本方法

{\underset{j}{\Sigma}a_j}W=jΣajN!微观态的等概率原理，组态的概率，宏观分布的概率最概然分布与平衡态：aj=NZ△μje−ϵjkTa_
飔、·2022-08-12 07:37

matlab随机生成正太分布,MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数

MATLAB如何使用normrnd函数生成正态分布随机数【语法说明】R=normrnd(mu,sigma)：生成服从参数为mu和sigma的正态分布的随机数。mu为均值，sigma为标准差。
jian bao·2022-08-02 13:26

数据挖掘实战：二手车交易价格预测之特征工程

特征工程用于对特征进行进一步分析，并对数据进行处理常见特征工程包括：异常处理：通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；BOX-COX转换（处理有偏分布）；长尾截断；特征归一化/标准化：标准化（转换为标准正态分布
空腹熊猫·2022-08-02 07:55

蔚来杯2022牛客暑期多校训练营4

注意到交换邻项不影响其他的结果，可以通过邻项交换证明选择顺序，假设a在b前更优：$$\Sigma+w_a\Pi+w_bp_a\Pi+\Sigma'\geq\Sigma+w_b\Pi+w_ap_b\Pi+
空白菌·2022-07-31 14:00

矩阵的行列式的计算及其源码

定义如下：det(A)=∑σ∈Snsgn(σ)∏i=1nai,σ(i)det(\bm{A})=\sum_{\sigma\in\bm{S}_n}sgn(\sigma)\prod^{n}_{i=1}a_{i
夕阳染色的坡道·2022-07-29 15:13

【上】CS229 吴恩达机器学习 习题作业答案 problem sets 03 PS03（全部问题解答，欢迎各位前辈指教）

z[1]=W[1]x+W0[1]h=σ(z[1])z[2]=W[2]h+W0[2]o=σ(z[2])\begin{aligned}z^{[1]}&=W^{[1]}x+W_{0}^{[1]}\\h&=\sigma
ML--小小白·2022-07-23 13:49

图卷积神经网络(GCN)浅浅析

多层图卷积网络（GCN）的层间传播规则为：H(l+1)=σ(D~−12A~D~−12H(l)W(l))H^{(l+1)}=\sigma\left(\tilde{D}^{-\frac{1}{2}}\tilde
CityD·2022-07-21 13:05

【图像增强】基于Frangi滤波器实现血管图像增强附matlab代码

很难正确提取血管细节的问题提出了一种基于Frangi滤波器的视网膜血管分割的方法,仿真结果表明上述方法对细小血管的提取表现出良好的效果,具备很强的实用价值.2部分代码functionI=imgaussian(I,sigma
matlab_dingdang·2022-07-14 07:56

机器学习笔记 十三：最强大的学习算法之支持向量机（三）

目录1.导入包、加载数据2.绘制散点图3.线性SVM训练数据3.1置信水平4.高斯核函数SVM5.非线性分类数据加载5.1训练SVM5.2置信水平6.寻找最合适的参数（C、σ\sigmaσ）7.垃圾邮件分类
Amyniez·2022-07-10 07:23

Caputo 分数阶一维问题基于 L2-1σ逼近的快速差分方法(附Matlab源代码)

Caputo分数阶一维问题基于L2-1σ逼近的快速差分方法Caputo分数阶一维问题基于L2-1σ_\sigmaσ逼近的空间二阶方法(附Matlab程序)文章目录Caputo分数阶一维问题基于L2-1σ
图灵猫·2022-06-22 07:32

sigmoid交叉熵和softmax交叉熵的区别

label形状一致，是先对logits做softmax之后，再与label做交叉熵运算loss的输出形状：形状为[batch_size,1]importtensorflowastf#三个分类，交叉熵通过了sigma
zcc_0015·2022-06-17 07:40

【原创】SLAM学习笔记（三）视觉里程计-本质矩阵

文章目录本质矩阵八点法本质矩阵根据定义，本质矩阵EEE是一个3X3矩阵，有9个未知数，其有如下特征：本质矩阵是有对极约束定义的根据E=t^RE=t\hat{}RE=t^R证得本质矩阵E的奇异值必定是[σσ0]T[\sigma
A-Star·2022-06-05 16:25

如何在 R 中执行一个样本和两个样本 Z 检验

此函数使用以下基本语法：z.test(x,y,alternative='two.sided',mu=0,sigma.x=NULL,sigma.y=NULL,conf.level
Mrrunsen·2022-06-04 07:36

不用再找了，这就是全网最全的异常检测方法总结

注：技术交流文末获取一、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。
Python数据挖掘·2022-06-01 07:52

吴恩达机器学习作业7

pcasigma=X'*X/m;[U,S,V]=svd(sigma);projectDataU_reduce=U(:,1:K);Z=X*U_reduce;recoverDataU_reduce=U(:,
月暗云霄·2022-05-30 09:19

CVPR2022 目标检测方向文章（附摘要）

目录一、2D目标检测[1]SIGMA:Semantic-completeGraphMatchingforDomainAdaptiveObjectDetection（SIGMA：域自适应目标检测的语义完全图匹配
不瘦8斤的妥球球饼·2022-05-27 07:51

CVPR2022目标检测方向论文

https://cvpr2022.thecvf.com/sites/default/files/2022-04/accepted%20papers.xlsx[1]SIGMA:Semantic-completeGraphMatchingforDomainAdaptiveObjectDetectionpaper
一个菜鸟的奋斗·2022-05-27 07:46

MMD最大均值差异代码解析

importtorch#采用的高斯核函数defguassian_kernel(source,target,kernel_mul=2.0,kernel_num=5,fix_sigma=None):'''source
谁知故人不识君·2022-05-26 07:31

python3给数据添加高斯噪声

原始数据高斯噪声sigma=0.05高斯噪声sigma=0.1高斯噪声sigma=0.15源码importrandomimport
WaiSaa·2022-05-25 02:04

Python numpy 梯度下降法-训练-线性模型的参数

用梯度下降法来计算这两个值；迭代如下过程1000次loss=Sigma((w_current*x_i+b_current)**2-y_i)w_gradient=d(loss)/d(w_current)
Eloudy·2022-05-24 21:57

统计学—常用统计量

统计学—常用统计量一、均值μ\muμ一、样本均值X‾\overline{X}X二、方差σ\sigmaσ二、样本方差S2S^{2}S2三、标准差σ2\sigma^2σ2三、样本标准差SSS四、样本的k阶原点矩五
Michael_lcf·2022-05-20 13:44

【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（三）——无迹卡尔曼滤波

文章目录参考资料1.无迹变换1.1无迹变换基本概念1.2一般形式的无迹变换1.3比例无迹变换2.无迹卡尔曼滤波2.1初始化2.2sigma采样2.3预测步1.状态转移非线性变换2.加权计算k时刻状态量的先验概率分布
CHH3213·2022-05-16 07:01

一维FDTD电磁波仿真

时域有限差分法的基本方程广义麦克斯韦方程（线性、均匀、各向同性)Δ×H⃗=ε∂E∂t+σeE+Ji\Delta\times\vecH=\varepsilon\frac{\partialE}{\partialt}+\sigma
泸州月·2022-05-16 07:13

快速入门机器学习——算法

Transformer)）2.调用fit_transform（对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用）先计算出每一列的平均值、标准差再通过标准化公式：X′=x−meanσX'=\frac{x-mean}{\sigma
leekpie·2022-05-14 15:05

基于 Java 机器学习自学笔记 （第59天：数值型数据的Naive Bayes算法）

目录一、基础的概率论回顾二、数值型NaiveBayes算法三、代码实现1.准备2.计算\(\mu_{ij}\)与\(\sigma_{ij}\)3.计算\(d(\mathbf{x})\)4.外部执行框架四
LTA_ALBlack·2022-05-09 07:30

python使用opencv对图像添加噪声(高斯/椒盐/泊松/斑点)

、椒盐噪声3、泊松噪声4、speckle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：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
·2022-05-06 18:13

深度神经网络DNN的反向传播原理及推导

1.统一符号2.前向传播3.损失函数4.关于BP的重要说明5.BP推导6.总结一下DNN反向传播推导1.统一符号如上图所示，我们先统一一下符号：www权重zzz输入值bbb偏置baisaaa激活值σ\sigmaσ
喵喵扫描仪·2022-04-29 07:21

MKL库奇异值分解(LAPACKE_dgesvd)

$\Sigma$为$m\timesn
GeoFXR·2022-04-24 15:00

matlab SOR统计滤波

假设一个点的邻近点集符合正太分布，因此我们可以通过计算出该点到它所有临近点的平均距离meanD和标准差σ\sigmaσ，理论上来讲大部分邻近点应在meanD+3σ3\sigma
dayuhaitang_galaxy·2022-04-10 09:56

样本均值与方差

统计量的期望值假设我们有一个随机变量\(X\)，符合某种概率分布，整体的数学期望值和方差为：$$E(X)=\mu\\D(X)=\sigma^2$$然而整体的期望值和方差通常都是未知的，所以我们采取抽样的方式
·2022-04-04 22:44

AI-025: 练习：Anomaly Detection

通过数据的高斯分布来判断新数据是否是异常，步骤：根据公式计算高斯参数：mu和sigma计算交叉验证数据的F1score评估，来获取最优阈值epsilon通过1、2获取的参数，可以预估新数据的数值；原始数据
铭记北宸·2022-03-31 07:19

绝对精度与相对精度概念

1、所有有效深度(去除0深度和深度异常值)的点云当做内点，使用最小二乘拟合初始平面，计算所有点云到平面的距离绝对值，并得到所有距离值的标准差sigma；2、距离为5倍sigma以外
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:22

为什么使用开源软件_为什么要使用开源软件？

图1来自BelanzonSchankerman的开源软件创新中的动机与排序论文的样本，2012年11月当我看到奇怪的性能等式成为OSS的动力时，我不禁要问，我想知道这些sigma，alpha，beta
danpu0978·2022-03-18 15:44

为什么要使用开源软件？

图1来自BelanzonSchankerman的开源软件创新中的动机与排序论文的样本，2012年11月我挠头把奇怪的性能方程式视为OSS的动力，我不知道这些sigma，alpha，beta与成功有什么关系
danpu0978·2022-03-18 15:14

daubcqf matlab,[MATLAB图像处理] 一个图像降噪的程序问题

谢谢了CloseallClearClcAddpath'rwt'X=imread("图片位置");X=double(X);[N,ny]=size(X);Sigma=25;Seed=0;Randn
曹野狐·2022-03-16 18:12

利用python3如何给数据添加高斯噪声

原始数据高斯噪声sigma=0.05高斯噪声sigma=0.1高斯噪声sigma=0.15
·2022-03-16 17:13

ES7243E 一款高性能立体声音频ADC产品

ES7243提供QFN-20封装参考参数：高性能multi-bitdelta-sigma音频ADC•102db的信噪比•-85分贝(THD+N24位，8到200千赫采样频率•I2S/PCM主从串行数据端口
xin pian菜鸟·2022-03-16 00:07

Google Earth Engine（GEE）——利用DEM数据划分100m等高线绘制青藏高原等高线

的高度，和设置切片（这个就相当于切片DEM，每100米展示一层等高线）4.通过遍历实现一圈圈等高线的函数5.最后将影像镶嵌在一起即可此次需要用到的函数：ee.Kernel.gaussian(radius,sigma
此星光明·2022-03-06 07:48

FRCNN box回归为什么采用smooth L1 loss

它通过一个参数$\sigma$
GoDeep·2022-02-21 00:18

10X单细胞（10X空间转录组）数据分析之cluster是否包含有意义的subcluster（SIGMA）

hello，大家好，今天我们来分享一个实用的方法，SIGMA，这个方法是用来做什么的呢？？
追风少年i·2022-02-20 04:42

Markowize portfolio theory 2018-08-26

一、基本指标Expectedreturn/mean(期望收益/均值）:ℳ=(R1+R2+R3+.....RN)/N即E(R)Variance方差/volatility波动/risk:sigmaˆ2=((
欣欣同学·2022-02-19 06:15

VASP的能带计算与绘图

文件夹，编辑以下文件：INCARSYSTEM=x#x为注释名ISTART=0ENCUT=350EDIFF=1E-5IBRION=2POTIM=0.25NSW=100EDIFFG=-1E-2ISMEAR=0SIGMA
chempeng·2022-02-19 00:41

Eigen库：手写高斯-牛顿法

ax2+bx+c)+wy=exp(ax^2+bx+c)+wy=exp(ax2+bx+c)+w，其中a、b、ca、b、ca、b、c为曲线参数，噪声项w∼N(0,σ2)w\sim\mathcal{N}(0,\sigma
Jason.Li_0012·2022-02-18 07:49

Six Sigma 学习日记-1

一起都是从DOE开始的。实验过程中，涉及到过多的因子，老板建议我学习一下DOE/ANOVA和JMP平台。之前零零碎碎的学习，没有很系统。今天一查，觉得可以尝试一下sixsigma绿带的系统学习。注册了Coursera的绿带课程。大约3月中旬结束。之后会准备参加ASQ的sixsigma的考试。今天是第一天，加油！
对方正在onthego·2022-02-17 05:17

正态分布，初始化w、b

=1,标准正太分布智商,均值=100,标准差=15均值:mean,averagex_bar=sum(xi,i=1....n)/n,一组数据它的中心趋势的衡量标准差:standarddeviation,sigma
遇见百分百·2022-02-16 07:31

蚂蚁大规模 Kubernetes 集群无损升级实践指南【探索篇】

：烨川)蚂蚁集团高级开发工程师负责蚂蚁Kubernetes集群容器交付专注于集群交付能力、交付性能及交付Trace等相关领域本文12623字阅读20分钟——庖丁解牛，让升级不再烦恼PART.1背景蚂蚁Sigma
蚂蚁金服 SOFAStack·2022-02-14 09:32

066/100 #3 things of a nice day#5.24

Lastmemo:(065/100-5.23）:1、6sigma×2、HuiQiang5.18-5.22cashflow√3、reading√Today：1、AdvancedtechniqueannualreviewEnd
Just_MM·2022-02-13 17:32

2D Guassian Filter Original

sigma（σ）是高斯分布的标准差，一般取卷积矩阵半径r的1/3较为合适。  
0x55aa·2022-02-09 21:21
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