《统计学习方法》 李航用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation);M步，求极大(maximization).所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximization algorithm),简称EM算法。 首先准备一些预备知识，如：二维高斯
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2024-04-22 20:27:15
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这篇文章以通俗易懂的语言和方式解释了如何使用高斯函数模糊一张图片。1、一维高斯函数： a表示得到曲线的高度，b是指曲线在x轴的中心，c指width(与半峰全宽有关),图形如下： 2、根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数： 在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。 计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的
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2023-11-27 19:01:10
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精神文明奖。据美赛结束已经好长一段时间了，才想过来总结一下做的工作。首先提一句，同伴很给力！我主要负责数据的处理，不过多涉及（a）（c）（d）（e）部分的工作。C题给了三个产品的数据，微波炉，吹风机，婴儿奶嘴，包括产品标识，是否购买，星级认定，帮助度评价，评论等数据特征，基本都在几千到一万的数据量，所以不必担心所得出的结论是否靠谱。一、假设：核心反映数据集特征和产品走势的标签有：产品销量、星级评定
# Python 二维高斯函数拟合：从理论到实践
在数据科学、图像处理和机器学习等领域，二维高斯函数是一种用于描述数据分布和特征的重要工具。本文将介绍如何在Python中进行二维高斯函数拟合，包括相关基础知识、代码示例和可视化。
## 一、二维高斯分布简介
二维高斯分布是一种重要的概率分布，其数学形式如下：
\[
f(x, y) = \frac{1}{2\pi \sigma_x \sigm
原创
2024-10-17 12:35:19
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对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体
在下面的这段代码中，包含了高斯-勒让德、高斯-切比雪夫、以及拉盖尔和埃尔米特型求积公式，它们分别对应了不同的被积积分型 1.代码%%高斯型求积公式
%%Y是函数表达式，interval是求积区间，n是求积阶数
%%对于求一般形式的非反常积分，可用勒让德型，
%%对于求形如f(x)/sqrt(1-x^2)的非反常积分，可用第一类切比雪夫型，
%对于形如f(x)*sqrt(1-x^2)的非反常积
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2023-10-23 13:56:20
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目录高斯过程概述高斯过程举例高斯过程的要素与描述径向基函数演示高斯过程回归高斯过程回归的演示补充内容：关于置信区间 高斯过程概述高斯过程从字面上看，分为两部分：高斯：高斯分布；过程：随机过程；当随机变量是一维随机变量的时候，则对应一维高斯分布，概率密度函数，当随机变量上升至维后，对应高维高斯分布，概率密度函数。现在，高斯过程更进一步，是一个定义在连续域上的无限多高斯随机变量组成的随机过程。比如一
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2024-01-10 17:45:20
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一维高斯函数我们都熟悉，形式如下：G(x)=12π−−√σexp(−x22σ2) G(x)=12πσexp(−x22σ2)计算机视觉中，高斯滤波使用的高斯核为xx和yy两个一维高斯的乘积，两个维度上的标准差σσ通常相同，形式如下：G(x,y)=12πσ2exp(−x2+y22σ2) G(x,y)=12πσ2exp(−x2+y22σ2)高斯滤波（平滑），即用某一尺寸的二维高斯核与图像进行卷积。高
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2023-11-30 22:19:18
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# Python 二维高斯分布的科普与应用
高斯分布（也称为正态分布）是统计学中最重要的概率分布之一。它在许多领域中发挥着重要的作用，尤其是在机器学习和数据分析中。本文将向你介绍二维高斯分布的概念，并通过 Python 代码示例来演示其生成和可视化过程，同时我们将用流程图和甘特图帮助梳理内容。
## 一、什么是二维高斯分布？
二维高斯分布是指定义在二维空间中的高斯分布。在一个二维高斯分布中，
1.高斯分布一维的高斯分布：密度函数：密度函数的图像：分布函数： 标准正态分布的概率密度：当 μ=0,σ=1 时，正态分布的一些性质：2.二维高斯函数：大致的图像如下：二维随机变量的（X,Y）的联合概率密度：称 (X,Y) 服从二元正态分布，记为 (X,Y)∼N(μ1,μ2,σ12,σ22,ρ) ，五个参数的取值范围为−∞<μ1,μ
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2023-12-08 17:09:32
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1.高斯分布1.1一维高斯分布高斯分布又称为正态分布，是一种广泛应用的概率分布，一维高斯分布比较常见，相关数学定义如下所示。对于不同的均值和标准差，一维高斯分布曲线如下，可以看出标准差越大曲线越平坦，分布越平均；标准差越小，曲线越陡峭，分布越不均匀。1.2二维高斯分布图像一般作为二维数据处理，相应的会用到二维高斯分布。二维高斯分布的数学定义和分布曲线如下图所示。 &nbs
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2024-01-10 12:00:47
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本文将简化卡尔曼滤波器。希望你能学习并揭开你在学习卡尔曼过滤器中让你感觉到神秘的东西。要了解卡尔曼滤波器，我们需要了解基础知识。在卡尔曼滤波器中，分布由所谓的高斯分布给出。什么是高斯分布高斯是位置空间上的连续函数，下面的区域总和为1。 高斯的特征在于两个参数，平均值，通常缩写为希腊字母μ(Mu)，以及高斯的宽度，通常称为方差σ2(Sigma square)。因此，我们任务是保持μ和σ2
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2023-12-10 19:29:07
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最近有感于部分网友对高斯模糊滤镜的研究，现总结如下。高斯模糊是数字图像模板处理法的一种。其模板是根据二维正态分布（高斯分布）函数计算出来的。 正态分布最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性
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2023-12-19 22:23:35
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本文主要参考周志华《机器学习》的9.4.3章节，对高斯混合聚类的原理做简单介绍，并使用numpy实现GMM。要想很好得理解掌握高斯混合聚类算法，以我的学习经验来看，需要掌握两方面背景知识。多维正态分布EM算法关于上述两方面知识，我只做简单的介绍。多维正态分布 首先，什么是多维正态分布？就是多变量的正态分布。我们所熟知的正态分布往往是一维的，但在现实中，我们所获得的数据往往是多维的。这就需要用到多维
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2023-10-07 11:02:54
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今天突然想要去试一试opencv里面的高斯模糊怎么实现，虽然以前已经写过很多次关于高斯核的函数了，但是有个好奇点，那就是一般不填sigma这个参数的时候，opencv是怎么计算的。关于具体的高斯函数的讲解，已经有人写的很详细了，我就不赘述了，所以给大家个链接有兴趣的可以去看看。http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html我这里想
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2024-03-08 10:25:14
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# 如何实现Python中的二维高斯矩阵
大家好！今天我们要学习如何在Python中实现二维高斯矩阵。二维高斯矩阵广泛应用于图像处理、机器学习和数据分析等领域。接下来，我们将通过几个步骤来实现这个目标。为了更好地理解这一过程，我们将按照下面的流程进行。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义二维高斯函
# Python 二维高斯拟合指南
在数据分析和机器学习中，经常需要拟合数据以寻找最佳模型。二次高斯（Gaussian）分布是一种重要的概率分布，应用广泛。在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 进行二维高斯拟合。以下是整个流程及步骤的概述。
## 流程概述
下面的表格展示了实现“Python 二维高斯拟合”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
1.图像模糊 图像的高斯模糊是非常经典的图像卷积例子。本质上，图像模糊就是将（灰度）图像I 和一个高斯核进行卷积操作：，其中是标准差为σ的二维高斯核。高斯模糊通常是其他图像处理操作的一部分，比如图像插值操作、兴趣点计算以及很多其他应用。SciPy 有用来做滤波操作的scipy.ndimage.filters 模块。该模块使用快速一维分离的方式来计算卷积。eg：
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2024-09-25 16:27:45
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我们在使用高斯卷积核进行高斯模糊效果时，常常会使用两个一维高斯卷积核来替代二维的高斯卷积核以进行效能优化，而本文将解释为什么要这样做。首先是卷积 卷积的可视化描述，图源：http://pointborn.com/article/2021/7/2/1538.html 对卷积的直观理解：一次卷积操作就是将原图一个区域内的每个像素值，按照卷积核规定的权值加权后映射到结果图的一个像素上
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2023-12-15 11:52:13
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作者：Hohohong图像卷积滤波与高斯模糊1.1 图像卷积滤波对于滤波来说，它可以说是图像处理最基本的方法，可以产生很多不同的效果。以下图来说 图中矩阵分别为二维原图像素矩阵，二维的图像滤波矩阵（也叫做卷积核，下面讲到滤波器和卷积核都是同个概念），以及最后滤波后的新像素图。对于原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的成绩，然后加起来，作为当前中心像素位
