Sigma 第28页

ATT-CNN（attention based CNN）

Attention-basedConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification）Attention-basedCNN1.BasicCNN2.ATT-CNN作者：sigma_Tian

sigma_Tian·2020-07-12 00:54

ARIMA模型简介以及Python示例

Var(Zt)=σ2Var(Z_t)=\sigma^2Var(Zt)=σ2协方差仅与时滞k相关。即Cov(Zt,Zt+k)Cov(Z_t,Z_t+k)Cov(Zt,Zt+k)仅是

slx_share·2020-07-11 23:14

机器学习中的高斯过程简介

本文符号的意义XXX:训练样本集输入特征yyy:训练样本对应的输出值X∗X_*X∗：待预测样本点输入特征y∗y_*y∗：带预测样本点的预测值KKK:核函数θi\theta_iθi：核函数的参数mmm:均值向量Σ\SigmaΣ

slx_share·2020-07-11 23:14

统计学——基于R（第3版）（基于R应用的统计学丛书）作者：贾俊平习题答案第六章

6-1load("C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData")library(BSDA)z.test(exercise6_1$零件误差,mu=1.35,sigma.x=sd(exercise6

禾了了·2020-07-11 21:20

基于OpenCV-Python的高斯平滑图像模糊

上代码：importcv2importnumpyasnpkernel_size=(5,5)sigma=1.5img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg")gray=

水桶冰箱·2020-07-11 20:54

hdu5073-思维&方差-Galaxy

，问你如何使sigma（s）最小。展开公式得(x1-zx)(x1-zx)+(x2-zx)(x2-zx)…x1*x1+x2*x2+….

左佥都御史·2020-07-11 17:53

两个角度解释为什么逻辑回归（sigmoid, softmax）分类的损失函数用交叉熵而不用最小二乘

Z从梯度消失角度讲从分类和回归任务的区别讲从梯度消失角度讲sigmoid:σ(z)=11+e−zsigmoid:\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}sigmoid:σ(z)=1+e−

JayShaun·2020-07-11 12:04

音频处理常用芯片

AIC23的模数转换（ADCs）和数模转换（DACs）部件高度集成在芯片内部，采用了先进的Sigma－delta过采样技术，可以在8K到96K的频率范围内提供16bit

灵思致远Leansmall·2020-07-11 10:54

python实现给图片添加高斯噪声

importcv2importnumpyasnpdefadd_gaussian_noise(image_in,noise_sigma):"""给图片添加高斯噪声image_in:输入图片noise_sigma

十八水·2020-07-11 10:38

多元高斯分布的一些性质

文章目录多元高斯分布边际分布条件分布乘积多元高斯分布p(x∣m,Σ)=1(2π)D∣Σ∣e−12(x−m)⊤Σ−1(x−m)p(x|m,\Sigma)=\frac{1}{\sqrt{(2\pi)^{D}

颹蕭蕭·2020-07-11 08:32

TensorFlow-cifar10-图像分类之网络结构

目录LeNet网络：AlexNet网络：VGG16网络：VGG19网络：LeNet网络：defLeNet(inputs):mu=0sigma=0.1print(inputs.shape)#TODO:第一层卷积

for_ge·2020-07-11 06:05

高斯分布期望和方差的最小二乘法拟合

function[u,sigma]=GaussFitting(x,y)%=================================================================

漂移小虾·2020-07-11 05:24

测试markdown

|张三|男||李四|女|支持表格：)Tablescol1col2zhanggood$1600wangperfect$1200Peterwanderful$100abcd$$latexf(x;\mu,\sigma

僞祢迩變·2020-07-11 05:35

如何生成指定均值和协方差矩阵的二维高斯分布数据

functiony=main_generate_data()clcclearcloseall%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%生成实验数据集rand('state',0)sigma_matrix1

bonnie386·2020-07-11 03:57

线性最小二乘法的系数方差估计

线性模型y=Xβ+ϵy=X\beta+\epsilony=Xβ+ϵϵ∈Rm×1\epsilon\in\R^{m\times1}ϵ∈Rm×1假定为白噪声，方差为σ2\sigma^2σ2，y∈Rm×1,X∈

billy145533·2020-07-11 02:37

二重积分、三重积分

二重积分计算平面面积，即：面积×1=平面面积二重积分计算立体体积，即：底面积×高=立体体积二重积分计算平面薄皮质量，即：面积×面密度=平面薄皮质量二重积分的定义式：∬Df(x,y)dσ\iint_Df(x,y)d\sigma

白水baishui·2020-07-11 02:20

高斯分布的全积分

22σ212πσe−(y−μ)22σ2dxdy=12πσ2∫x∫ye−(x−μ)2+(y−μ)22σ2dxdy\begin{aligned}I&=\int_x\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma

HEGSNS·2020-07-10 21:44

激活函数softmax 与 sigmoid 的区别

维度softmax()sidmoid()公式σ(z)j=ezj∑k=1Kezk\sigma(z)_j=\frac{e^{z_j}}{\sum^K_{k=1}e^{z_k}}σ(z)j=∑k=1KezkezjS

晚睡的人没对象·2020-07-10 21:25

Python：三维空间的概率密度函数(附代码数据集)

二维高斯分布概率密度函数数据集实战优化坐标轴与图像优化图像再次优化概率密度函数大家肯定都有听说过正态分布，其实正态分布只是概率密度分布的一种，正态分布的概率密度函数均值为μ，标准差σ是高斯函数的一个实例：f(x;μ,σ)=1σ2πexp⁡(−(x−μ)22σ2)f(x;\mu,\sigma

ABin_203·2020-07-10 20:38

机器学习之朴素贝叶斯

GaussianNB实现了高斯朴素贝叶斯分类算法，设假设特征的可能性是高斯的：P(xi∣y)=12πσy2exp⁡(−(xi−μy)22σy2)P(x_i|y)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_y

X&P·2020-07-10 19:52

高斯分布&拉普拉斯分布

假设随机变量X~N(μ,σ2)N(\mu,\sigma^2)N(μ,σ2)，则称变量X服从均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布。

weixin_43178406·2020-07-10 19:51

TC Games 电脑玩手机游戏助手全新版本常见问题解决方法汇总

若没有使用官方默认键位，鼠标控制方向失效解决办法：1.如图，准心必须在右半屏2.准心快捷键必须在如图的空白区间3.设置-新手引导-参照设置将游戏的控制模式改为第一次，了解学习使用技巧http://www.sigma-rt.com

lemon5814·2020-07-10 17:55

高斯分布相乘推导

假设两个高斯（正态）分布概率模型服从：p(w)∼N(μ0,σ02)(1-1)p(w)\simN(\mu_0,\sigma_0^2)\tag{1-1}p(w)∼N(μ0,σ02)(1-1)p(v)∼N(μ1

来自比邻星·2020-07-10 15:14

人智导（八）：模型的评价

人智导（八）：模型的评价均方误差估计针对回归模型，最常用的为均方误差估计(MeanSquarredError)MSE=1nΣi=1n(fβ′(xi)−yi)2MSE=\frac{1}{n}\Sigma^

swy_swy_swy·2020-07-10 15:26

基本脉冲和连续波CW雷达操作

Github个人博客：https://joeyos.github.io基本脉冲和连续波CW雷达操作雷达距离方程function[snr]=radar_eq(pt,freq,g,sigma,b,nf,loss

Joeyos·2020-07-10 14:28

吴恩达机器学习Week_7 ex6课后编程作业代码答案

EX6gaussianKerneldataset3ParamsprocessEmailemailFeaturesgaussianKernelfunctionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma

来来·2020-07-10 10:27

Coursera机器学习week9 编程作业

estimateGaussian.mmu=1/m*sum(X);sigma2=1/m*sum((X-repmat(mu,m,1)).^2);selectThreshold.mpredictions=(pval

weixin_30644369·2020-07-10 06:30

Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd-----用来产生高斯随机矩阵

Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd-----用来产生高斯随机矩阵功能：生成服从正态分布的随机数语法：R＝normrnd(MU,SIGMA)R＝normrnd(MU,SIGMA,m)

qmenglijuanq·2020-07-10 02:02

Programming Exercise 6: Support Vector Machines Machine Learning

大家好，今天总结Coursera网课上AndrewNgMachineLearning第六次作业(1)gaussianKernel.mfunctionsim=gaussianKernel(x1,x2,sigma

小湉湉·2020-07-09 22:50

VASP表面计算步骤小结

二、分步介绍1、材料体性质计算：本步是为了确定表面计算时所需的一些重要参数：ENCUT、SIGMA、晶格参数。在计算前，要明确：何种PP；EN

diantong2260·2020-07-09 15:10

电子科技大学第八届ACM趣味程序设计竞赛第二场题解

题解：ans=sigma（1-（1-Pi/100）^2）;标程：#include#includeintmain(){intN,p;doubleans=0.0;scanf("%d",&N);ans=N;while

QYitong·2020-07-09 12:37

4kw机柜无通道封闭CFD模拟分析及优化(上篇) -孙长青

一6Sigma软件简介6SigmaDC和一般CFD软件最大不同之处在于除了可当作设计工具外，还可针对数据

数据中心Datacenter_PUE·2020-07-09 10:20

吴恩达机器学习（Machine Learning）课程总结笔记---Week9

2.1.3高斯分布算法2.1.4评估系统2.1.5异常检测和监督学习对比2.1.6特征选择2.1.7多元高斯分布2.1.7.1多元高斯分布模型2.1.7.2多元高斯分布的变化2.1.7.2.1改变$\Sigma

csdn_SUSAN·2020-07-09 10:06

逻辑回归及其评价指标——自学第九篇

1、逻辑回归逻辑回归常用于二分类，利用sigmoid函数作为激活函数，可以形成决策边界p^=σ(θT⋅xb)=11+e−θT⋅xb\hat{p}=\sigma\left(\theta^{T}\cdotx

yh_1021·2020-07-09 03:32

EM算法及混合高斯模型

混合高斯模型及其求解困境三、EM算法四、EM算法应用于高斯混合模型一、极大似然估计考虑一个高斯分布p(x∣θ)p(\boldsymbol{x}|\theta)p(x∣θ),其中θ=(μ,Σ)\theta=(\mu,\Sigma

Xu_mWam·2020-07-09 02:55

多元正态分布的条件分布与边缘分布

，一个nnn元的随机向量x=[x1x2]x=\left[\begin{matrix}x_1\\x_2\end{matrix}\right]x=[x1x2]服从正态分布N(x,μ,Σ)N(x,\mu,\Sigma

xiaomlu·2020-07-09 01:59

【MATLAB】模式识别——非参数估计算法（Parzen窗+K近邻算法）及其参数选择

例如已知样本X服从正态分布N(μ,σ)N(\mu,\sigma)N(μ,σ)，通过样本对μ,σ\mu,\sigmaμ,σ进行

非线性光学元件·2020-07-08 22:29

概率生成模型(Probabilistic Generative Mode)

#在高斯分布情况下，maximumlikelihood可求出具体u和sigma，保证求的最大似然值。代入高斯分布公式求出最大概率值，亦可分类。一般的，可将u

小~军军·2020-07-08 21:24

扩展卡尔曼滤波定位步骤使用不确定性椭圆表示

《摘自概率机器人》上接马尔可夫定位1.预测步骤\qquadΣt−1,μt−1\boldsymbol{\Sigma}_{t-1},\boldsymbol{\mu}_{t-1}Σt−1,μt−1分别表示t−

liverpool的T9·2020-07-08 21:34

数据库系统概论第三章课后题（2020.3.23作业）

1、有两个关系S（A,B,C,D)和T（C,D,E,F），写出与下列查询等价的SQL表达式：(1)σA=10(S)\sigma_{A=10}(S)σA=10(S)SELECT*FROMSWHEREA=10

summer__kkkk·2020-07-08 06:18

数据库系统概论第三章课后习题（部分）

2019-2020春学期】数据库作业10：第三章课后题共有四题第3题第4题第5题第9题第3题有两个关系S(A,B,C,D)和T(C,D,E,F)，写出与下列等查询等价的SQL表达式：1）σA=10(S)\sigma

Henry_626·2020-07-08 03:11

计算机视觉实验二：图像滤波处理——高斯滤波和联合双边滤波

题目分析3、实现步骤（仅展示部分关键代码）4、结果展示二、**图像的联合双边滤波处理**1、题目要求2、题目分析3、实现步骤（仅展示部分关键代码）4、结果展示1、题目要求1）通过调整高斯函数的标准差(sigma

小西几y·2020-07-08 01:34

线性规划——单纯形法

单纯形法现在假设原线性规划中，不存在单位矩阵III，所取的基是一般形式的BBB，则形式如下：①最优解判别准则（如何判断我们得到的解是否是最优解，然后终止迭代）：判别数和基都一般化时的情况：若令σj=CBTB−1Pj−cj\sigma_j

小菜菜forever·2020-07-07 23:59

ISP（三）硬阈值函数（Hard Thresholding）与软阈值函数（Soft Thresholding）的区别

一旦明白，其实简单至极，也就那么回事常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3sigma的小波系数全部切除，大于3sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动

_八只脚·2020-07-07 20:24

Difference-of-Gaussian (DoG) matlab代码

clear;img=double(imread('imgs/4.bmp'))/255;gray=rgb2gray(img);sigma1=0.1;sigma2=0.8;window=7;H1=fspecial

残月飞雪·2020-07-07 16:41

计算不规则图形的重心,OpenCV

Mpq=sigma(i)sigma(j)ipjqf(i,j)其中x,y,i,j是区域点的坐标（在数字图像中的像素坐标）。令Xc,Yc表示区域重心的坐标，则：Xc=M10/M00;Yc=M01

lxiaoxiaot·2020-07-07 15:48

生成高斯滤波器的计算公式及python代码

整理至：https://www.jianshu.com/p/effb2371ea12公式：H[i,j]=(1/(2*pi*sigma**2))*exp(-1/2*sigma**2((i-k-1)**2+

linu32·2020-07-07 13:22

图像分割——边缘检测——边缘连接的全局处理——霍夫变换（Matlab）

clearall;closeall;%边缘连接测试图像I=im2double(imread('D:\GrayFiles\10-34.tif'));[M,N]=size(I);n=13;%寻找图像的边缘sigma

lengo·2020-07-07 13:33

朴素贝叶斯不调包超详细python代码实现

公式为：P(Xj=xj∣Y=Ck)=12πσk2exp⁡(−(xj−μk)22σk2)P\left(X_{j}=x_{j}|Y=C_{k}\right)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma

小十亘·2020-07-07 13:50

中心极限定理

Independentofthedistributionofpopulationandsamplesizen)μx‾=μ\mu\overline{x}=\muμx=μTheorem：SE=σx‾=σnSE=\sigma

Kelly Fu·2020-07-07 12:16

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