Sigma

python 无迹卡尔曼（filterpy.kalman.UnscentedKalmanFilter）调参

python无迹卡尔曼（Undescentedkalmanfliter）主要函数调参1.filter.kalman.MerweScaledSigmaPoints，VanderMerwe式sigma点选择
老衲要学习·2023-03-12 07:30

python中random获取随机数的模块

正态分布，normalvariate(mu,sigma)mu：均值sigma：标准差mu=0，sigma=1为标准正态分布。除了均匀分布，正态分布用的是最多的。
小小看护·2023-03-12 03:44

6 Sigma Study Sharing 02--6 Sigma能够为你带来什么收益

ThisarticleIliketotalkabout"WHY"weneedtoproceed6Sigmaculture,itisalwaysgoodtoknowthe"WHY"first,asknowing"WHY"canempoweryouandgiveyoulong-timepassion.Iwilldemonstrate6SigmabenefitsfromHardSavingandSoft
海风来了·2023-03-10 23:06

逻辑斯蒂回归中损失函数和代价函数的推导

参见StanfordCS230学习笔记（二）：Lecture2Basics,LogisticRegressionandVectorizing逻辑斯蒂回归公式Y^=σ(wTX+b)\hat{Y}=\sigma
thinszx·2023-02-27 19:26

PMP考试计算题专题

另外，还有一个名词，叫做标准差(σ\sigmaσ)，它一般以正态分布的方
chenyc4·2023-02-20 23:43

Metal 案例：视频采集 & 实时渲染

本案例主要是利用Metal实现摄像头采集内容的即刻渲染处理，理解视频采集、处理及渲染的流程视频实时采集并渲染的效果图如下，以下效果是由于设置了高斯模糊滤镜，其中高斯模糊滤镜的sigma参数值越高，图像越模糊视频渲染的实现思路主要有以下三步
含笑州·2023-02-18 04:46

numpy.linalg.svd报错memory error解决

U,Sigma,VT=la.svd(dataMat,False)我是200000*93的矩阵分解，报错memoryerror，是由于U和VT过大查看文档：numpy.linalg.svd(a,full_matrices
sigmeta·2023-02-16 21:52

阿里云天池大赛工业蒸汽预测代码学习（2）

0```python#查看异常值的代码deffind_outliers(model,X,y,sigma=3):#predictytry:y_pred=pd.Series(model.predict(X)
地大停车第二帅·2023-02-07 10:16

主成分分析（最小二乘法回归，主成分回归模型）代码分享

clearloadexample_1.txt%数据要求：前几列为自变量，最后一列为因变量data=example_1;[m,n]=size(data);num=3;%选取的主成分的个数mu=mean(data);sigma
学习不好的电气仔·2023-02-06 22:29

点云处理-高斯滤波与双边滤波

高斯滤波首先介绍下高斯函数：Gσ(x)=12πσ2exp(−x22σ2)G_\sigma(x)=\frac{1}{2\pi\sigma^2}exp(-\frac{x^2}{2\sigma^2})Gσ(x
weixin_38498629·2023-02-06 22:57

PencilSketch

##读取图片img=cv2.imread("view.jpg")##分别进行铅笔画、风格化、细节增强、边缘保持等处理dst1_gray,dst1_color=cv2.pencilSketch(img,sigma_s
eptsky·2023-02-06 21:43

t-SNE算法解析与简单代码实现

t-SNE算法解析与简单代码实现t-SNESNE基本原理和介绍SNE原理推导t-SNE的引入SymmetricSNE拥挤现象关于σ\sigmaσ的求法代码解析参数说明Referencet-SNEt-SNE
Sakaiay·2023-02-06 17:35

流密码（一次一密、流密码/序列密码、LFSR、RC4)

一次一密理想的加密方案优点：密钥随机产生，只使用一次；无条件安全、加密解密为加法运算效率高缺点：密钥至少与明文一样长，密钥共享困难流密码（序列密码）流密码基本思想：密钥流发生器f产生zi=f(k,σ\sigmaσi
Yongliang Xu·2023-02-06 14:08

MIT Cheetah3 虚拟支撑多边形

sigma=ones(
Na-Cl·2023-02-06 12:55

计算机视觉入门_02_filter滤波

3.卷积4.卷积特性5.卷积核的填充6.卷积实现图像锐化原理高斯滤波器1.振铃效果2.高斯函数3.高斯核4.方差变化对滤波的影响5.窗框变化对滤波的影响6.窗框和σ\sigmaσ之间的关系7.高斯核性质噪声分类
帅小帅家的小吴昊·2023-02-05 15:51

分词词频分析和高频词搜索分布

转自：六翼的天使1]针对分词的系统，任何一个词出现的频率可以用如下的方法表达：P(I)=N(I)/Sigma(N(J))分布见图12]对于任何两个词之间的相关性的分析，相关性的分布如图2(乘了系数1000
Kangsheng·2023-02-05 11:00

金融分析与风险管理——投资组合的绩效评估

特雷诺比率4信息比率1夏普比率夏普比率是指在某一时间段内，投资组合每承担一单位风险所带来的的超额收益，值越大表示收益越好，其表达式如下：SR=E(Rp)−RfσpSR=\frac{E(R_p)-R_f}{\sigma_p
wxw_csdn·2023-02-05 10:26

夏普比率 —— Python 实现

计算公式：SharpeRatio=E(RP)−RfσPSharpeRatio=\frac{E(R_P)-R_f}{\sigma_P}SharpeRatio=σPE(RP)−Rf其中，E(Rp)E(R_
想做一只猫吖·2023-02-05 10:22

机器学习实战教程（四）：从特征分解到协方差矩阵：详细剖析和实现PCA算法

标准差的符号是σ（希腊语字母西格马，英语sigma）公式很简单：方差的平方根。协方差通俗理解可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？
liaomin416100569·2023-02-04 15:03

LSTM中的归一化与反归一化问题、预测未来值问题

二、单特征时序预测中的反归一化1.单特征时序数据预测导入相关包2.读入数据3.对数据进行归一化利用3sigma原则查找异常点并删除自定义划分数据集，并构造批数据的函数构建LSTM模型，并编译运行验证模型并对预测值进行反归一化
努力学计算机的菜鸡·2023-02-04 07:27

判别分析-书后习题回顾总结

5-2题目理论基础多总体的距离判别马氏距离：dG2(x)=(x−μ)2σ2d^{2}_{G}(x)=\frac{(x-\mu)^{2}}{\sigma^{2}}dG2(x)=σ2(x−μ)2取马氏距离最小的那一个
Alkali！·2023-02-03 15:43

python 计算置信区间,Python求解正态分布置信区间

其概率密度函数的数学表达如下：$$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$$当$\mu=0$，$\sigma=1
weixin_39850143·2023-02-02 18:09

验证BM3D算法效果（matlab）

zhangduokun%2012-12-18clc;clear;clearall;closeall;I=imread('house.png');y=im2double(I);randn('seed',0);sigma
loadstar_kun·2023-02-02 14:02

LR（逻辑回归）介绍文档

回归二值型输出分类器Sigmod函数与LR分类器logistic回归优点：计算代价不高，易于理解和实现缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高适用数据类型：数值型和标称型数据Sigmod函数公式：σ(z)=11+e−z\sigma
CODE_WangZIli·2023-02-02 13:43

矩阵的奇异值分解

SVD的公式：Am×n=Um×mΣm×nVn×nTA_{m\timesn}=U_{m\timesm}\Sigma_{m\timesn}V_{n\timesn}^TAm×n=Um×mΣm×nVn×nT这个公式中
今天多喝热水·2023-02-02 12:24

特征值分解和奇异值分解

特征值分解特征值分解是将一个方阵A分解为如下形式：A=QΣQ−1A=Q\SigmaQ^{-1}A=QΣQ−1其中，Q是方阵A的特征向量组成的矩阵，Σ\SigmaΣ是一个对角矩阵，对角线元素是特征值。
Yolanda Yan 9·2023-02-02 11:46

【机器学习】逻辑回归（实战）

逻辑回归（实战）目录一、准备工作（设置jupyternotebook中的字体大小样式等）二、绘制sigmoid函数：σ(z)=11+e−z\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)
酱懵静·2023-02-02 10:10

UKF随笔与Python实现(无运动模型)

目录UKF介绍预测更新UKF介绍预测首先得到初始sigma点，并计算权重w：χ=sigma-function(x,P)Wm,Wc=weight-function(n,parameters)\begin{
ForeUP·2023-02-02 08:00

高斯噪声、高斯白噪声、SNR、噪声方差

R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：（randn与normrnd(0,1)）有区别没？高斯噪声与高斯白噪声的区别是什么？
黎涛note·2023-02-01 23:42

手动实现高斯滤波(python)

282020@author:陨星落云"""importimageioimportnumpyasnpdefGaussianFilter(img):h,w,c=img.shape#高斯滤波K_size=3sigma
陨星落云·2023-02-01 13:27

【算法微解读】浅谈01分数规划

每个物品只有选和不选的两种方案，求一个选择的方案使得R=sigma(a[i]x[i])/sigma(b[i]x[i])，也就
weixin_30952103·2023-02-01 06:15

01分数规划学习笔记

每个物品只有选和不选的两种方案，求一个选择的方案使得R=sigma(a[i]x[i])/sigma(b[i]x[i])，也就
weixin_30732825·2023-02-01 06:45

浅谈01分数规划-代码改变世界

每个物品只有选和不选的两种方案，求一个选择的方案使得R=sigma(a[i]*x[i])/sigma(b[i]*x[i])，
Phantom_stars·2023-02-01 06:41

概率题

试验次数的期望E=sigma(k=1~无穷大)k·p·(1-p)^(k-1)E=p+2p(1-p)+3p(1-
一酷到底·2023-02-01 05:09

QQ拼音希腊字母自定义短语

δepsilon=1,εzeta=1,ζeta=1,ηtheta=1,θiota=1,ιkappa=1,κlambda=1,λmu=1,μnu=1,νxi=1,ξomicron=1,οpi=1,πrho=1,ρsigma
北麓牧羊人·2023-01-31 10:48

实用机器学习笔记-第五章-集成学习

1.4偏差-方差公式泛化误差:Ed[(y−f^(x)2)]=Bias[f^]2+Var[f^]+σ2E_d[(y-\hat{f}(x)^2)]=Bias[\hat{f}]^2+Var[\hat{f}]+\sigma
11408考研休息室·2023-01-31 09:15

初入SLAM（5）——SIFT中的高斯模糊

N维空间的正态分布如公式1-1所示G(r)=12πσ2e−r2(2σ2)（1−1）G(r)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^{2}}e^{-r^{2}\left(2\sigma^{2
REstrat·2023-01-31 07:16

SSA时间序列分解

算法流程Step1:根据原始时间序列构建轨迹矩阵XXXStep2:对矩阵X进行奇异值分解：X=∑i=1rσiUiViTX=\sum_{i=1}^{r}\sigma_iU_iV_i^TX=∑i=1rσiUi
‘行者’·2023-01-30 22:08

7.5 基于奇异值的范数

用公式定义如下：∥A∥(k)=∑i=1kσi↓\parallelA\parallel_{(k)}=\sum_{i=1}^k\sigma_i^{\downarrow}∥A∥(k)=i=1∑kσi↓  当k
醒过来摸鱼·2023-01-30 10:41

Canny、Sobel和Prewitt算子python实现

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportmathimportcv2defcanny_my(gray):sigma1=sigma2=0.88sum
jvmkiller·2023-01-30 09:01

系统辨识的最小二乘法原理及其算法实现

最小二乘法递推算法4.例题(Matlab实现)clc,clear;closeall;rng(1)%下面是系统的真实参数a1=-1.3;a2=0.7;b0=1;b1=-0.5;%下面是采样点的数目:num=10000;sigma
赛亚茂·2023-01-29 14:50

交叉熵损失函数公式_交叉熵损失函数 与 相对熵，交叉熵的前世今生

交叉熵：物理意义：用模拟分布Q去编码真实分布P所需要的平均编码长度(比特个数底数为2时交叉熵损失函数:(这里的连加sigma是把一个样本分布的所有概率下的信息量进行的连加，例如我们就求一句话分类的损失，
weixin_39801075·2023-01-29 13:31

高斯分布和马氏距离

给定随机变量x_i(i=1,...,N)构成的矢量X，它的均值是\barX=E(X)，而\DeltaX=X-\barX，其协方差矩阵\Sigma=E(\DeltaX\DeltaX^T)可知，矩阵\Sigma
看风景的人_21744·2023-01-29 10:38

马尔科夫随机场简单理解

（易辛模型包含了可以用来描述单个原子磁矩的参数{\displaystyle\sigma_{i}}，其值只能为+1或-
weixin_40349368·2023-01-29 08:57

GRU详解

[ht−1,xt])z_t=\sigma(W_z.[h_{t-1},x_t])zt=σ(Wz.[ht−1,xt])rt=σ(Wr.[ht−1,xt])r_t=\si
ZhangJingHuaJYO·2023-01-28 17:31

softmax/sigmoid tanh/ReLU/Leaky ReLU

softmax（归一化指数函数）σ(xi)=exi∑j=1j=nexj\sigma(x_i)={\frac{e^{xi}}{\sum_{j=1}^{j=n}e^{xj}}}σ(xi)=∑j=1j=nexjexi
mrcoderrev·2023-01-28 12:07

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax层的反向传播4相关问题1Logistic分布  Logistic分布函数可以表示为：F(x)=P(X0\sigma
夢の船·2023-01-27 09:29

Canny 边缘算法的C++ 实现

doublesigma){//高斯模糊introws=img.rows,cols=img.cols;cv::Mattemp(rows,cols,CV_8U,cv::Scalar(0));intn=ceil(6*sigma
ticks·2023-01-25 21:29

电阻抗成像OpenEIT 番外篇 简单算法

\rightarroweC→Y→V→e符号符号含义–Ω\OmegaΩ研究图像区域∂Ω\partial\Omega∂Ω研究图像区域的边界ϕ(x,y)\phi(x,y)ϕ(x,y)代求电导率σ(x,y)\sigma
FakeOccupational·2023-01-25 13:16

matlab 4.单序列数据正态性检验K-S方法

;>>y=normpdf(x,100,5);>>plot(x,y);>>holdon;%使得图像具有刷新能力>>y2=normpdf(x,100,10);>>plot(x,y2);>>legend('sigma
海滩超人·2023-01-24 10:38
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