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ML: Anomaly Detection | Multivariate Gaussian Distribution

Source: Coursera Machine Learning provided by Stanford University Andrew Ng - Machine Learning | Coursera Anomaly Detection assumption: Each feature follows Gaussian distribution: $$ x_j \sim N(\mu_j, \sigma_j^2) $$ And they are independent, i.e. for

yulong huang sci

1 A Novel Adaptive Kalman Filter With Inaccurate Process and Measurement Noise Covariance Matrices 2 A Novel Robust Gaussian–Student’s t Mixture Distribution Based Kalman Filter 3 Gaussian filter for nonlinear systems with correlated noises at the same

opencv RNG函数

RNG(int seed)：使用种子seed产生一个64位随机整数，默认-1 RNG::uniform( ) ：产生一个均匀分布的随机数 RNG::gaussian( ) ：产生一个高斯分布的随机数 RNG::uniform(a, b ) 返回一个[a,b)范围的均匀分布的随机数，a,b的数据类型要一致，而且必须是int、float、double中的一种，默认是i

图像处理：python实现canny算子

一、Canny边缘提取步骤文中用python实现canny算子，Canny算子的步骤为： 1）图像灰度预处理2）对每个像素求梯度3）求每个点处最大梯度的编码4）非极大值抑制，保证梯度编码的唯一性。5）通过阈值，将边缘像素抽取出来；二、代码通过下列代码学习，可以了解canny算子全过程；并按

高斯(Gaussian)积分常用式

常用高斯积分表达式一： ∫ ∞ ∞ e −

opencv-RNG产生随机数

C和C++中产生随机数的方法如rand()、srand()等在OpenCV中仍可以用。此外，OpenCV还特地编写了C++的随机数类RNG，C的随机数类CvRNG 说明　　关键字前带cv的都是C里的写法，不带cv的是C++里的写法，比如CvRNG和RNG，其本质都是一样的。　　计算机产生的随机数都是伪随机数，是根据种子seed和

【无标题】

关于CST产生S参数有波纹变化的官网说明 CST is mainly calculated through the finite time domain integral method. If the frequency band concerned is narrow, the actual simulation frequency band is set wider. In principle, CST can calculate a wider band.

【图像配准】基于粒子群改进的sift图像配准matlab源码

1 基于粒子群改进的sift图像配准模型参考这里。 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% close all; clear all;

kernel

from scipy import signal import numpy as np import torch def create_kernel(opt): sigma = opt['dataset']['degradation'].get('sigma', 1.5) ksize = 1 + 2 * int(sigma * 3.0) gkern1d = signal.gaussian(ksize, std=sigm

gaussian discriment analyse

gda: x as variance, P(y) as prior probility 高斯分布公式梯度下降公式牛顿公式梯度下降公式 logistic classification input: gda:基于类别的变量高斯分布,基于变量分布，带入label，进行P的输出判断 lr:基于整体的分布，进行P的输出判断

李宏毅2021春机器学习笔记--6Classification

接下来我们要进入一个新的主题：分类分类的input 是一个object x ，output 是这个object 属于哪一个class。需要用数字来表示一个宝可梦，才能够把它放到一个function里面；可以把它的特性数值化（生命值，攻击力，速度…）为了完成这个任务，我们要先收集data （例：input 皮卡丘 output点）

boost::gil::generate_gaussian_kernel用法的测试程序

boost::gil::generate_gaussian_kernel用法的测试程序实现功能 C++实现代码实现功能 boost::gil::generate_gaussian_kernel用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil/image.hpp> #include <boost/gil/image_processing/numeric.hpp> #include <boost/gil/image_vi

Gaussian：一个激发态结构优化的例子

方法一：保存基态最小点结构，然后进行激发态计算首先进行基态opt（不加激发态关键词即可），然后将log文件导入Gaussian view，保存最终结构，然后使用该结构进行激发态结构优化方法二：两次计算写到一个输入文件；使用“--link1--”参数，顺次计算 %nproc=56%mem=20GB%chk=bcl_282_h_ground.chk# C

python机器学习手写算法系列——Gaussian Mixture Model (1d)

本文，就像本系列的其他文章一样。旨在通过阅读原论文+手写代码的方式，自己先把算法搞明白，然后再教其他人。手写代码除了可以验证自己是否搞明白以外，我会对中间过程做图。这样，我可以通过图直观的验证算法是否正确。而这些图，又成为写文章时候的很好的素材。什么是 Gaussian Mixt

Gauss型（Gaussian quadrature）求积公式和方法

目录 0、Gauss型积分通用形式 1、Gauss–Legendre quadrature勒让德 2、Gauss–Laguerre quadrature拉盖尔——积分区间[0，inf] 3、Chebyshev–Gauss quadrature切比雪夫 0、Gauss型积分通用形式 The integration problem can be expressed in a slightly more general way b

论文翻译六：A novel underwater acoustic signal denoising algorithm for Gaussian/non-Gaussian impulsive

30天挑战翻译100篇论文坚持不懈，努力改变，在翻译中学习，在学习中改变，在改变中成长… A novel underwater acoustic signal denoising algorithm for Gaussian/non-Gaussian impulsive noise 高斯/非高斯脉冲噪声的水下声信号去噪新算法 Jingjing Wang, Member, IEEE, Jiaheng L

【ML】Gaussian Discriminant Analysis

文章目录模型假设.极大似然估计参数.与朴素贝叶斯.与逻辑回归. 模型假设. 在【判别模型与生成模型】中已经介绍了生成模型的基本思路，这是一类针对条件概率分布 P ( x

GMM-混合高斯模型

1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。

自己根据角度改写的方法感觉还可以

import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimg = cv.imread(r'C:\Users\51102\Desktop\tradition\1.jpg',0)img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2RGB)img = np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])plt.subplot(331

跟着Leo机器学习：sklearn之 Gaussian Processes

1.7. Gaussian Processes sklearn 框架函数导图 1.7.1. Gaussian Process Regression (GPR) from sklearn.datasets import make_friedman2 from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from sklearn.gaussian_process.kernels import DotProduct, W

代码注释示例

/** @brief Blurs an image using a Gaussian filter. The function convolves the source image with the specified Gaussian kernel. In-place filtering is supported. @param src input image; the image can have any number of channels, which are processed independ

python gaussian，gaussian2

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport mpl_toolkits.axisartist as axisartistfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #画三维图不可少from matplotlib import cm #cm 是colormap的简写#定义坐标轴函数def setup_axes(fig, rect): ax = axisartist.Su

绘制Gaussian Distribution曲线的三种方式

在高斯分布中有三个数学符号，先来解释这个三个数学符号的含义，然后再说明这个公式的推导思路和推导方法。三个符号$\mu，\sigma,e$在数学上分别叫做平均值（又称数学期望），标准差，自然数。即：平均值（又称数学期望）：$\mu$ 标准差:$\sigma$ 自然数:$e$ 高斯分布数学公式 \[f(x)=\frac{1

python-curve_fit似乎无法拟合高斯和

在这里,我定义了一个函数,用于返回任意数量的高斯分布之和： import numpy from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit def GaussSum(x,*p): n=len(p)/3 A=p[:n] w=p[n:2*n] c=p[2*n:3*n] return sum([ A[i]*

python-计算高斯的标准偏差

我有一个数字列表,将其与长度相对应可得出高斯.我想在这个高斯上计算标准偏差,但是我得到的值(使用np.std()函数)显然太小了(我得到的数值为0.00143…当它应该为8.234时……).我认为我一直在计算y轴而不是x轴的标准偏差(这是应该在标准偏差上进行的计算),但是我对如何执行此操作有