sigma

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

卡尔曼滤波算法matlab实现

1.卡尔曼滤波方程2.简单示例程序%%参数设置N=200;%设置数据长度为Nt=(1:N);%生成时间轴a=1;%状态转移方程b=0;%控制输入c=1;%c:观测方程x=5;%设置初值初始的均值和方差sigma2
喔似吹·2022-10-17 08:21

【深度学习】动手学深度学习 pytorch版

我们使用随机生成的样本数据X、线性回归模型的真实权重w=[2,−3.4]Tw={[2,-3.4]}^Tw=[2,−3.4]T,偏执项b=4.2b=4.2b=4.2，随机噪声σ\sigmaσ来生成标签。
可乐大牛·2022-10-16 10:20

来认识一下新的量化对冲基金之王——Two Sigma

【前沿】来认识一下新的量化对冲基金之王——TwoSigma2018-01-27CareerIn投行PEVC在主动交易式微、被动交易崛起的当下，传统对冲基金饱受业绩下滑、资金外流的困扰。然而，一家依赖大数据和人工智能的量化对冲基金却异军突起，以超过500亿美元的管理规模跻身全球顶尖量化基金之列。它就是TwoSigma。据英国《金融时报》，今年10月，TwoSigma的资金管理规模突破500亿美元大关
songroom·2022-10-14 11:43

使用pytorch实现逻辑回归

逻辑回归原理公式y^=σ(wTx+b),where σ=11+e−x , w,x∈Rd\Large\hat{y}=\sigma(w^{T}x+b),where\,\sigma=\frac{1}{1+e^
von Libniz·2022-10-13 15:57

torch.nn中GRU使用

一、pytorch中GRU实现原理：对于输入序列中的每个元素，每层计算以下函数：rt=σ(Wirxt+bir+Whrh(t−1)+bhr)r_t=\sigma(W_{ir}x_t+b_{ir}+W_{hr
就是一顿骚操作·2022-10-10 19:39

torch.nn中LSTM使用

一、pytorch中LSTM实现原理：对于输入序列中的每个元素，每层计算以下函数：it=σ(Wiixt+bii+Whiht−1+bhi)i_t=\sigma(W_{ii}x_t+b_{ii}+W_{hi
就是一顿骚操作·2022-10-10 18:29

分类判别式模型——逻辑斯特回归曲线

逻辑斯特回归DiscriminativeModel——判别式模型Functionsetσ(z)=11+exp(−z)Pw,b(C1∣x)=σ(z)z=w∗x+b=∑iwixi+b\sigma(z)=\frac
Caaaaaan·2022-10-09 10:20

matlab RBF语音识别

1、内容简介略546-可以交流、咨询、答疑2、内容说明略3、仿真分析%识别程序，%通过调用calCenter()、RBF_Train()实现计算中心center、半径sigma、权值Wcloseall;
studyer_domi·2022-10-05 13:16

【动手学习pytorch笔记】25.长短期记忆LSTM

LSTM理论输入门（决定是否适用隐藏状态）It=σ(XtWxi+Ht−1Whi+bi)I_t=\sigma(X_tW_{xi}+H_{t-1}W_{hi}+b_i)It=σ(XtWxi+Ht−1Whi+
我已经吃饱了·2022-10-03 07:34

数学建模 --- 多元线性回归扰动项满足的条件

稳健的标准误进行回归多重共线性检测处理方法逐步回归分析---筛选后的变量可以避免多重共线性向前逐步回归向后逐步回归注意扰动项μ\muμ为无法观测且满足一定条件—球形扰动项球形扰动项同方差每一个扰动项方差相同σ2(μi)=σ2(μj)\sigma
星码·2022-09-25 17:23

SiRNA 序列设计

有很多方法，也有很多网站，但是我发现最高效的还是：sigma的shRNA设计的网站，由于ShRNA与SiRNA工作原理及其相似，所以完全可以借鉴靶序列：https://www.sigmaaldrich.cn
找兔子的小萝卜·2022-09-23 15:26

Matlab异常值处理

文章目录Matlab异常值处理异常值的识别方法数据给定范围数据没有给定范围3sigma原则箱线图识别异常值去除异常值后咋办Matlab异常值处理在对数据进行预处理中，我们经常会遇到异常值和缺失值的情况，
丸丸丸子w·2022-09-22 18:14

matlab中em聚类算法,EM聚类算法matlab实现

动手自己编个程序：%EMalgorithmclc;clear;sigma=1.5;miu1=3;miu2=7;N=1000;x=zeros(1,N);fori=1:Nifrand>0.5x(1,i)=randn
weixin_39738273·2022-09-22 07:49

数字信号处理3——迷惑概念

方差：sigma(r
注释远方·2022-09-15 12:49

【优化组合】基于人工蜂群算法求解投资优化组合问题附matlab代码

2部分代码function[MU,SIGMA]=EstimateReturnMoments(R,Semi)if~exist('Semi','var')Semi=0;endMU=mea
matlab_dingdang·2022-09-14 08:30

Diffusion扩散模型简述 + 代码demo

需要用到的概率事实：条件概率马尔科夫链的转移公式高斯分布的KL散度公式KL(P,Q)=logσ2σ1+σ2+(μ1−μ2)22σ22−12(其中P.Q为一维高斯分布)KL(P,Q)=log\frac{\sigma
FakeOccupational·2022-09-12 07:27

零知识证明：Sigma协议

参考书籍：BonehD,ShoupV.Agraduatecourseinappliedcryptography[J].Recuperadodehttps://crypto.stanford.edu/~dabo/cryptobook/BonehShoup_0_4.pdf,2017.LindellY.Howtosimulateit–atutorialonthesimulationprooftechni
山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2022-09-07 09:12

机器学习实战系列14——奇异值分解SVD

奇异值分解1.概念将一个复杂的矩阵分解为3个小的简单的矩阵，其中sigma矩阵只包含对角元素且对角元素降序排列，该对角线元素为奇异值，为原始数据最重要的特征值。
简简丹·2022-09-04 07:10

机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(二)最优参数求解

高斯判别分析的策略构建思路求解过程求解最优先验概率分布参数ϕ\phiϕ求解最优似然分布的期望参数μ\muμ最优解μ1^\hat{\mu_1}μ1^的求解过程最优解μ2^\hat{\mu_2}μ2^的求解过程求解最优似然分布的方差参数Σ\SigmaΣ
静静的喝酒·2022-09-02 07:22

【爆火的图神经网络模型】GCN/GraphSAGE/GAT

GraphNetwork1.GCN节点特征的更新公式：H(l+1)=σ(D~−12A~D~−12H(l)W(l))H^{(l+1)}=\sigma\left(\tilde{D}^{-\frac{1}{2
三石说·2022-08-30 07:16

混合高斯模型

在数学上就是将多个不同的高斯分布的概率密度函数进行加权叠加，形成一个新的概率密度函数表达式，用于描述当前情形下的样本分布：p(x)=∑k=1KαkN(μk,Σk),其中∑k=1Kαk=1p(x)=\sum_{k=1}^K\alpha_kN(\mu_k,\Sigma_k
KPer_Yang·2022-08-30 07:30
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