sigma 第13页

希腊字母英文对照表

希腊字母对应英文αAlphaβBetaγGammaδDeltaεEpsilonζZetaνNuξXiοOmicronπPiρRhoσSigmaηEtaθThetaιIotaκKappaλLambadaμMuτTauυUpsilonφPhiχChiψPsiωOmega

irrationality·2022-12-02 18:48

基于高斯混合模型的分布拟合与参数估计：高维复数域的详细推导

文章目录基于高斯混合模型的分布拟合考虑Ck=σk2I\boldsymbol{C}_k=\sigma^2_k\boldsymbol{I}Ck=σk2I考虑一般的Ck\boldsymbol{C}_kCk小结

Turbo-shengsong·2022-12-02 17:12

cv图像预处理——逐像素变换

其中每个像素进行如下转换：pij−μσ\frac{p_{ij}-\mu}{\sigma}σpij−μ对于彩色图像\color{red}{彩色图像}彩色图像，需要对每个通道分别计算μ\muμ和σ\sigmaσ

~君亦笑·2022-12-02 14:25

scipy.optimize.curve_fit 拟合函数

目录参数介绍params:ReturnsExampleExample2scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma

赵孝正·2022-12-01 18:17

scipy中的scipy.optimize.curve_fit

``curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf)

司马德君·2022-12-01 18:42

scipy.optimize.curve_fit

1.函数各参数说明scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma=False,check_finite=

RS&Hydrology·2022-12-01 18:39

scipy.optimize.curve_fit函数用法解析

语法：scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma=False,check_fi

rust&python·2022-12-01 18:04

scipy.optimize.curve_fit参数简介

scipy.optimize.curve_fit函数参数列表scipy.optimize.curve_fit(f,xdata,ydata,p0=None,sigma=None,absolute_sigma

hahaliang12·2022-12-01 18:04

【MATLAB数学建模算法代码（七）之聚类分析】

以下是今天内容MATLAB数学建模算法代码（七）聚类分析主要过程（1）将数据展绘%随机生成3个中心以及标准差s=rng(5,'v5normal');mu=round((rand(3,2)-0.5)*19)+1;sigma

阮家玉·2022-12-01 09:24

14种异常检测方法汇总（附代码）！

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。

Sim1480·2022-12-01 08:01

总结 | 14种异常检测方法

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。

机器学习与AI生成创作·2022-12-01 08:31

【异常检测】14种异常检测算法

目录1.基于分布（1）3sigma（2）Z-score（3）boxplot（4）Grubbs假设检验2.基于距离的方法（1）KNN3.基于密度的方法（1）LocalOutlierFactor（LOF）（

allein_STR·2022-12-01 08:59

python可视化之在柱状图中添标注

柱状图在分析随机变量的分布时也非常直观有用，本例子将每个bar的高度信息标注在bar的顶部中央位置importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltmu=1#期望为1sigma

wolf1132·2022-11-30 23:11

统计学习方法学习笔记：第十五章.奇异值分解

color{red}{非零的}非零的的m×n\color{red}{m\times{n}}m×n的实矩阵A，表示为以下三个矩阵乘积的运算：A=UΣVT，这里是完全奇异值分解\color{red}{A=U\Sigma

小滔滔ahh·2022-11-30 18:05

统计学习方法第15章-奇异值分解SVD

^{m\timesn}A,A∈Rm×n,表示为三个实矩阵相乘的形式:A=UΣVTA=U\SigmaV^{\mathrm{T}}A=UΣVT其中，UUU是mmm阶正交矩阵,VVV是nnn阶正交矩阵，Σ\SigmaΣ

旺旺棒棒冰·2022-11-30 18:03

《统计学习方法》第十五章奇异值分解

奇异值分解矩阵的奇异值分解是指将m×nm\timesnm×n实矩阵AAA表示为以下三个实矩阵乘积形式的运算A=UΣVTA=U\SigmaV^{T}A=UΣVT其中UUU是mmm阶正交矩阵，VVV是nnn阶正交矩阵，Σ\SigmaΣ

小鹏AI·2022-11-30 18:03

机器学习之MATLAB代码--PCA-LSTM模型（十二）

关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据X=xlsread('input');Y=xlsread('output');%%PCA主成分降维[Z,MU,SIGMA

小陈IT·2022-11-30 14:09

canny算子的python实现以及pytorch实现

实现参考Canny边缘检测算法(python实现）importnumpyasnpimportcv2ascvfrommatplotlibimportpyplotaspltdefsmooth(image,sigma

RedMery·2022-11-30 08:31

Matlab中的fspecial函数

fspecial函数用于创建滤波掩模，其语法格式为:h=fspecial(type)h=fspecial(type,parameters,sigma)‘average’，为均值滤波，参数为hsize，代表模版尺寸

混z·2022-11-30 03:32

Matlab中进行高斯滤波-学习笔记

比如说我现在要对一幅图像进行高斯滤波，要求SIGMA=1，卷积核为5×5。网上查找了一下，总共分为三种办法。

optic_cc·2022-11-30 03:02

fspecial 创建预定义的二维滤波器（Matlab）

创建预定义的二维滤波器语法h=fspecial(type)h=fspecial('average',hsize)h=fspecial('disk',radius)h=fspecial('gaussian',hsize,sigma

闵叶灵·2022-11-30 03:31

fspecial()函数解析

今天来总结一下fspecial()函数用法：h=fspecial(type)h=fspecial(type，para)h=fspecial(type,pare,sigma)其中type指定算子的类型，pare

HowardLin·2022-11-30 03:01

Halcon胶线检测—模板匹配、位姿变换、胶宽，胶连续性检测

*胶宽最小值MinValue:=19MaxValue:=20*卡尺矩形的一半长度MeasureLength:=20*卡尺矩形的一半宽度MeasureWidth:=10*平滑系数Sigma:=3*阈值MeasureThreshold

beyond951·2022-11-29 21:26

机器学习笔记之高斯分布(三)——从几何角度观察多维高斯分布

具体表示如下：x∼N(μ,σ2)=12πσe−(x−μ)22σ2x\sim\mathcalN(\mu,\sigma^2)=\frac{1}{\

静静的喝酒·2022-11-29 19:10

假设检验(Hypothesis Test)

假设检验(HypothesisTest)一、双边检验1.1U检验：σ2\sigma^2σ2已知，关于μ\muμ的检验假设检验H0:μ=μ0,H1:μ≠μ0H_0:\mu=\mu_0,H_1:\mu\neq

東方海竹·2022-11-29 11:11

神经网络量化入门--Folding BN ReLU

回忆一下，BatchNorm其实就是在每一层输出的时候做了一遍归一化操作：其中xix_ixi是网络中间某一层的激活值，μβ\mu_{\beta}μβ、σβ\sigma_{\be

AI小男孩·2022-11-29 01:11

吴恩达机器学习ex1-matlab版学习总结笔记-(2)多变量线性回归

吴恩达机器学习python作业代码\code\ex1-linearregression\ex1data2.txt');x=data(:,1:2);y=data(:,3);m=length(y);[x,mu,sigma

Tinner_000·2022-11-28 20:24

【概率论笔记】正态分布专题

文章目录一维正态分布多维正态分布n维正态分布二维正态分布一维正态分布设X~N(μ,σ2)X\text{\large\textasciitilde}N(\mu,\sigma^2)X~N(μ,σ2)，则XXX

seh_sjlj·2022-11-28 17:36

M3D-RPN

框投影在图像上的8个角点会与2D框重合该优化旋转角的方式,是否适合depth估计的迭代优化,即大致流程如下:d_init=predict()d_init_1=d_init+sigmad_init_2=d_init-sigma

fourye007·2022-11-28 13:31

《统计学习方法》第十六章主成分分析PCA

主成分分析(PCA)假设xxx为mmm维随机变量，其均值为μ\muμ，协方差矩阵为Σ\SigmaΣ考虑由mmm维随机变量xxx到mmm维随机变量yyy的线性变换yi=αiTx=∑k=1mαkixk,i=

小鹏AI·2022-11-28 10:30

一文了解数据异常值检测方法

一、基于分布的异常值检测方法1.3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。

数据分析-中志·2022-11-27 19:58

python中分类常用的方法

分类是数据处理常用的方法，今天介绍python中种常用的数据分析方法1、线性逻辑分类逻辑分类分为二元分类和多元分类函数：y=1/(1+e^-z)其中z=k1x1+k2x2+b交叉熵误差：J(k1,k2,b)=sigma

yyx0801mm·2022-11-27 19:44

MIND-matlab代码

functionmind=MIND_descriptor(I,r,sigma)%CalculationofMIND%(modalityindependentneighbourhooddescriptor

will_be_·2022-11-27 19:11

数学建模笔记（十一）：统计模型（MATLAB计算，函数参数解释待补充）

求总体均值μ\muμ的双侧置信区间）（一）根据公式计算结果（二）直接使用ttest()ttest()ttest()函数2.灯泡寿命（μ\muμ的单侧置信区间）3.小球测定引力常数（μ\muμ、σ2{\sigma

胡牧之.·2022-11-27 09:26

python卡尔曼滤波融合_数据融合之卡尔曼滤波示例

接下来我们来些一个简单的高斯函数deff(mu,sigma,x):return1/sqrt(2.*pi*

方焉识·2022-11-27 07:34

【SNN脉冲神经网络】SNN脉冲神经网络的工作原理演示MATLAB仿真带GUI界面

clc;clearall;closeall;%初始参数I=10;sigma=0.04;beta=5;gamma=140;a=0.02;b=0.2;c=-65;d=2;%步长，改进欧拉法的相关参数step

fpga和matlab·2022-11-27 00:02

randn函数加噪声_numpy给图片加高斯噪声

生成随机噪声的三个方法,如果我们的目标矩阵是一个r*c的矩阵，要生成一个均值是mean，标准差sigma的随机噪声矩阵，那么是这样sigma*np.random.randn(r,c)+mean,#输入是两个参数

榴莲世界·2022-11-26 20:03

使用python实现向图片添加高斯噪声

方法importcv2importnumpyasnp#sigma控制高斯噪声的比例defnoiseGauss(img,sigma):temp_img=np.float64(np.copy(img))h=

FarryNiu·2022-11-26 20:01

OpenCV和PIL中高斯滤波函数参数相互转换

OpenCV高斯滤波blur_img_cv=cv2.GaussianBlur(ba_img,(ksize,ksize),sigma)PIL.ImageFilter中高斯滤波fromPILimportImageFilterpil_blur

studyeboy·2022-11-26 11:16

参数估计、点估计、极大似然估计

所谓分布的参数，例如正态分布XXX~N(u,σ2)N(u,\sigma^2)N(u,σ2)，u,σu,\sigmau,σ就是正态分布的参数。后面要讲的点估计就是已知总体的一个样本，估计分布的参数。

张之海·2022-11-26 11:37

Python+OpenCV 实现简单的高斯滤波

需要注意的是，这里我没有特判当sigma=0的时候的情况。即是实现：1）权重矩阵的构建根据公式：计算矩阵内部结构，其中因为要进行归一化处理，e前方的系数会被约去，因此代码中不体现。

林林zonzon·2022-11-25 23:58

python实现高斯滤波

'''高斯滤波'''importcv2importnumpyasnp#Gaussianfilterdefgaussian_filter(img,K_size=3,sigma=1.3):iflen(img.shape

鲨鱼味小草莓·2022-11-25 23:27

opencv python 高斯滤波_Python OpenCV实验（3）：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,doublesigma);2)

weixin_39888268·2022-11-25 23:56

python 高斯滤波

一维高斯函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltmu=0#均值sigma=0.8#标准差x=np.linspace(-3,3,60)y=np.exp((

Mick..·2022-11-25 23:52

奇异值分解（SVD）

U,sigma,V=linalg.svd(data)（5）实现：pytho

咆哮的大叔·2022-11-25 21:52

基于matlab的svdd多分类程序,SVDD算法程序解释的问题？

functionW=svdd(a,fracrej,sigma)%Firstsetuptheparametersifnargin2)%ifnoboundontheoutliererrorisgiven,weiflength

weixin_39886205·2022-11-25 20:21

Z-score 标准化(standardization)

2.计算方法1）标准差计算公式：σ=1N∑i=1N(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\f

拔牙的萌萌鼠·2022-11-25 19:16

NeRF 源码分析解读（五）

有了这些3D点的坐标，根据论文中提出的模型，将坐标连同视图方向作为输入，得到每个点对应的颜色RGB以及密度σ\sigmaσ。

面里多加汤·2022-11-25 18:39

Two Sigma Presents Deep Learning for Sequences in Quantitative Finance

搬运TwoSigma网络分享的DeepLearningforSequencesinQuantitativeFinanceTwoSigmaPresentsDeepLearningforSequencesinQuantitativeFinance

Theory D·2022-11-25 16:25

常见特征工程操作

常见的特征工程包括：异常处理：1.通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；2.BOX-COX转换（处理有偏分布）；3.长尾截断；特征归一化/标准化：1.标准化（转换为标准正态分布）；2.归一化（抓换到

有害诗篇·2022-11-25 11:01

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