一、高斯消元求解线性方程组Description 贾老二是个品学兼优的好学生，但由于智商问题，算术学得不是很好，尤其是在解方程这个方面。虽然他解决 2x=2 这样的方程游刃有余，但是对于 {x+y=3 x-y=1} 这样的方程组就束手无策了。于是他要你来帮忙。前提是一次方程组且保证在integer的范围内可以处理所有问题。Input 第一行一个数字N（1≤N≤100）表示要求的未知数的个数，同
目录1、高斯函数与正态分布1.1 一维高斯函数1.2 正态分布1.3 二维高斯函数2、高斯模糊原理2.1 二维高斯函数求权重2.2 权重矩阵2.3 计算高斯模糊3、高斯核函数3.2 径向基函数RBF3.3 高斯函数性质4、高斯噪声4.1 噪声4.2 高斯噪声 高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于
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2023-09-03 10:58:24
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# Python 高斯函数科普
在数学中，高斯函数是一类重要的特殊函数，也被称为正态分布函数。高斯函数在统计学、概率论、物理学等领域都有着广泛的应用。在 Python 中，我们可以使用一些库来计算高斯函数，比如 `numpy` 和 `scipy`。
## 高斯函数简介
高斯函数的数学表达式如下所示：
$$ f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\f
原创
2024-06-16 05:21:20
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高斯公式题目详情:高斯在上小学时发明了等差数列求和公式:1+2+..+100=5050。如今问题在于给你一个正整数n，问你他能够表示为多少种连续正整数之和？（自身也算）。输入格式：多组数据，每组数据一行，一个正整数n。 0=1){ if(floor(s+0.5)==s){ //推断 s 为整数...
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2016-01-25 17:29:00
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python函数一、python 函数1.函数1.1函数定义python 函数是由若干个语句块,函数名称,参数列表构成,他是组织代码最小的单元. 具有一定的完成功能.**2.2函数的作用 结构化编程对代码进行最基本的封装,按照功能组织代码 封装是为了复用,较少冗余代码 代码更加简洁,更容易读懂3.3函数分类 内建函数 如max() min() reversed() 函数库如math.ceil()
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2023-09-22 21:33:48
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这一次，我将较为深入地探讨高斯滤波，包括参数的影响、参数的选取、高斯模板的形成以及自行编程实现高斯滤波的效果与openCV函数实现效果比对。首先，我们接（一）中最后所述的内容继续开始探讨。在（一）中，我们最后探讨了一下关于高斯函数中的sigma的选取对于模板生成的影响和对滤波效果的影响，但是我在（一）中我未给详细地解释，这里我想比较通俗地并
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2023-11-23 20:50:44
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一、Python中的函数参数的使用1、为什么要使用函数（1）基本概念：在实现大型项目时，往往会将需要重复使用的代码提取出来，将其定义为函数（2）I、内置的标椎函数：本身自带的函数，可直接使用II、自定义函数：即通过将一段有规律的，重复的代码定义为函数I、内置函数 直接调用print() 、input()
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2023-08-30 14:26:06
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一. 基本概念函数: 把重复利用的代码块封装起来,多次利用起到少写代码,高效简洁的作用 内置函数: 比如 print()、len() 函数等,这些都是python为我们提供的内置函数,可以直接进行调用。 自定义函数：自己定义一段可重复使用代码的函数，简单理解就是自己创建的函数。二. 基本语法# 定义函数
def 函数名称([参数列表]):
函数体
[return 值]
# 调用函数
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2023-07-13 22:28:31
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引言在学习线性回归模型的时候就会遇到基函数，可能我们会遇到多项式基函数、高斯基函数、sigmoid基函数，当然在高等数学和信号系统中还经常会碰到傅里叶基。有时候，不禁要问，这些基函数为什么这么设计？这些基函数的作用是什么？ 后来发现基函数是核方法和字典训练的基础，于是乎，我逐渐有了一些例如特征转换和映射、字典元素的概念。不过还是对基函数与函数空间的关系、基函数的深层认识模棱两可。我希望能通过这篇文
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2024-07-11 08:10:03
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文章目录参考自维基百科：一维高斯函数：二维高斯函数：多维高斯函数：参考自 http://cs229.stanford.edu/section/gaussians.pdf一元高斯协方差矩阵多元高斯函数 参考自维基百科：在数学上，高斯函数的形式为 对于任意实数常量。高斯函数的曲线为一个钟型曲线。参数为曲线波峰的高度，为波峰的中心的位置，为标准差，控制着曲线宽度。 高斯函数经常被用于表示一个正态分布随
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2023-12-08 13:19:10
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多元高斯分布多元高斯引入多元高斯图像多元高斯分布解决异常检测多元高斯分布定义多元高斯分布检测异常多元高斯模型和原始模型关系原始模型和多元高斯模型的选择 多元高斯分布以一个例子引入： 把这俩个特征单独拿出来都是符合高斯分布的，现有一个绿色的异常点，我们很难从x1和x2这俩个维度下去判别是否是异常点。 因为从左图看，正常数据是分布在椭圆范围内，我们使用的异常检测算法是从中心区域向外以正圆的形式扩
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2024-01-12 11:13:01
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# 高斯函数激活函数Python实现指南
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整体的流程，然后逐步实现每个步骤。下面是实现高斯函数激活函数的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入必要的库)
C(定义高斯函数激活函数)
D(使用高斯函数激活函数)
E(结束)
A --> B --> C --> D -
原创
2024-06-21 03:12:07
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核映射与核函数通过核函数，支持向量机可以将特征向量映射到更高维的空间中，使得原本线性不可分的数据在映射之后的空间中变得线性可分。假设原始向量为x，映射之后的向量为z，这个映射为：在实现时不需要直接对特征向量做这个映射，而是用核函数对两个特征向量的内积进行变换，这样做等价于先对向量进行映射然后再做内积：在这里K为核函数。常用的非线性核函数有多项式核，高斯核（也叫径向基函数核，RBF）。下表列出了各种
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2024-01-02 13:40:20
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1.高斯过程原理每个点的观测值都是高斯分布，这里面的观测值就是输出,观测点的组合也符合高斯分布。高斯过程通常可以用来表示一个函数，更具体来说是表示一个函数的分布。高斯过程是非参数化的，针对小样本学习具有很好的效果。参数化的方法把可学习的函数的范围限制死了，无法学习任意类型的函数。而非参数化的方法就没有这个缺点。高斯过程直观来说，两个离得越近，对应的函数值应该相差越小的原理对核函数的参数进行学习。高
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2024-01-25 18:39:37
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核函数K（kernel function）就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>，其中x和y是n维的输入值，f(·) 是从n维到m维的映射（通常，m>>n）。<x, y>是x和y的内积（inner product）(也称点积（dot product）)。
1. Linear Kernel
线性核是最简
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2024-04-14 00:05:01
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SVM核函数的作用SVM核函数是用来解决数据线性不可分而提出的，把数据从源空间映射到目标空间（线性可分空间）。SVM中核函数的种类1、线性核优点：方案首选，奥卡姆剃刀定律简单，可以求解较快一个QP问题可解释性强：可以轻易知道哪些feature是重要的限制：只能解决线性可分问题2、多项式核基本原理：依靠升维使得原本线性不可分的数据线性可分； 升维的意义：使得原本线性不可分的数据线性可分；优点：可解决
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2023-11-27 06:46:49
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最近小小地研究了一下SVM，发现这个算法还是相当有意思，今天来给大家讲讲其原理。首先假设每个样本的特征值为X1、X2...到Xn，即有n个特征值。θ1、θ2、θ3...θn为对应权值。那么要将上图两类红色的X和白色的O分类的话，最简单的方法就是找到合适的权值，使得：当θ0+θ1*X1+θ2*X2+...θn*Xn>=0时 将样本分为第一类。当式子<0时，分为第二类。将该式拓展一下可以变
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2024-01-03 14:37:22
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一、函数1.函数的定义（1）定义 函数是为实现某单一功能的一个代码段，可以重复使用。python之所以好学，函数功不可没。python中有很多内置函数，比如我们熟悉的print，set、min、sum等。（2）函数结构def 函数名():
函数体函数名只能包含字母、下划线和数字且不能以数字开头。 函数体为空时，可以用pass补空。pass是空语句,是为了保持程序结构的完整性。（3）函数的调用函数
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2023-09-17 10:47:41
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高斯函数具有五个重要的性质，这些性质使得它在早期图像处理中特别有用．这些性质表明，高斯平滑滤波器无论在空间域还是在频率域都是十分有效的低通滤波器，且在实际图像处理中得到了工程人员的有效使用．高斯函数具有五个十分重要的性质，它们是： （1）二维高斯函数具有旋转对称性，即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的．一般来说，一幅图像的边缘方向是事先不知道的，因此，在滤波前是无法确定一个方向上比另一方向上需
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2023-11-23 16:40:53
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高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb，作者： Jonathan Landy，机器之心编译。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化
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2023-08-22 14:21:41
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