文章目录一、面向对象特征之一：封装与隐藏（封装性）二、类的成员之三——构造器（constructor构造方法）三、JavaBean四、关键字 一、面向对象特征之一：封装与隐藏（封装性）1. 我们程序设计追求“高内聚，低耦合”。高内聚 ：类的内部数据操作细节自己完成，不允许外部干涉；低耦合 ：仅对外暴露少量的方法用于使用。2. 隐藏对象内部的复杂性，只对外公开简单的接口。 便于外界调用，从而提高系
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2023-12-31 16:28:58
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高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
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2024-03-01 12:08:13
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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高斯过程（Gaussian Processes for Regression:A Quick Introduction）
高斯过程（GP）是一种通用的监督学习方法，旨在解决回归和概率分类问题。
高斯过程在做回归时，无须假设其回归方程，
高斯过程的优点是：预测内插观察结果（至少对于常规内核）。
预测是概率（高斯），以便人们可以计算经验置信区间，并根据那些人是否应该改变（在线拟合，自适应拟合）某些感兴
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2023-07-28 12:53:56
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首先阐述什么是回归问题（数学上就是用曲线拟合一系列点）：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归公式推导及其原理解析： 1：实质就是构建多元线性方程，然后写成矩阵形式 2：构建出的方程和
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2024-01-02 12:02:12
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高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P
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2024-05-11 10:04:57
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高斯滤波法，利用高斯函数计算高斯核，利用高斯核处理图像。高斯函数在滤除高斯噪音以及模糊方面效果较好，实现该函数的核心在于高斯核的计算。高斯函数的一维形式如公式（1）所示： &nb
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2023-07-01 19:17:41
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题目标题: 高斯日记大数学家高斯有个好习惯：...
原创
2021-07-14 11:02:35
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题目标题: 高斯日记大数学家高斯有个好习惯：...
原创
2021-07-14 11:02:36
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OpenGL.Shader：志哥教你写一个滤镜直播客户端（10）高斯滤波 / 高斯模糊 原理实现1、不“中庸”的滤波上一章原理实现了均值滤波。在介绍图像滤波的时候说到了，均值滤波是最简单的一种图像低通滤波器，可以滤除均匀噪声和高斯噪声，但是会对图像造成一定程度的模糊。它是将图片中指定区域内的像素点进行平均滤波的方法。均值滤波器的缺点是会使图像变得模糊，这是因为它将所有的点都进行了均值处理。而实际上
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2024-09-28 19:31:14
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高斯模型加载install.packages('mlegp') # 安装包library(mlegp) # 加载包data=read.csv('training.csv') #训练集数据读取str(data) #查看训练集数据testdata=read.csv('test.csv') # 验证集数据读取str(testdata) #查看验证集数据x<-data[1:8] #训...
原创
2021-06-09 23:14:15
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# Java 实现高斯模糊的完整指南
高斯模糊是一种常用的图像处理技术，能够有效地使图像看起来更加柔和和自然。在本指南中，我们将详细介绍如何在 Java 中实现高斯模糊。本文将包括步骤表、代码以及详细注释。
## 流程概述
在实现高斯模糊之前，我们需要了解需要执行的主要步骤。下表总结了整个流程：
| 步骤 | 描述
## 如何在Java中实现高斯曲线
高斯曲线，通常被称为正态分布曲线，是统计学中经常使用的分布形式。若你是一名刚入行的小白，想要在Java中实现高斯曲线的绘制，那么请跟随本教程。下面是实现高斯曲线的大致流程。
### 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 准备环境 | 安装Java开发工具，如JDK和IDE（比如Eclipse或IntelliJ IDEA
原创
2024-08-08 14:38:19
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一. 高斯马尔科夫定理是什么高斯马尔科夫定理说：对于线性回归模型，在某些约束条件下，由最小二乘法得到的估计量（估计子），即线性回归模型的系数，是最优的线性无偏估计子。也就是说高马解决的问题是线性回归模型，他的作用是给出线性模型的系数估计。1. 线性回归模型： &
高斯消元可以解决一系列DP序混乱的无向图上（期望）DPDP序DP序是一道DP的所有状态的一个排列，使状态x所需的所有前置状态都位于状态x前；（通俗的说，在一个状态转移方程中‘=’左侧的状态应该在‘=’右侧的所有状态之后）于是往往只有按DP序转移状态，才可以保证每个状态值的正确性一道DP的状态序不是唯一的常见的有：某些DAG上dp按拓扑序转移；某些树上DP先转移x点的子树，后转移x；某些树上DP先转
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2024-01-20 01:16:21
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通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理所
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2024-08-31 12:53:07
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