高斯分布又叫正态分布，是统计学中最重要的连续概率分布。研究表明，在物理科学和经济学中，大量数据的分布通常是服从高斯分布，所以当我们对数据潜在分布模式不清楚时，可以优先用高斯分布近似或精确描述。高斯分布分为一维高斯分布和多维高斯分布。一维高斯分布假设一维随机变量X服从高斯分布如下：它的概率密度函数见公式为：以上高斯分布曲线取决于两个因素：均值和标准差。分布的均值决定了图形中心的位置，标准差决定了图像
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2023-10-30 13:48:39
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为
在二维空间定义为
其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯
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2023-10-16 08:47:31
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卷积和高斯卷积图片的类型二值化图灰度图彩色图为什么使用卷积？卷积的定义卷积的计算边缘填充边缘填充的作用边缘填充的方式几种特殊的卷积核带来的效果高斯振铃现象如何解决振铃现象--高斯内核（模板）高斯函数的定义高斯模板的性质噪声高斯噪声椒盐噪声高斯滤波&中值滤波总结 卷积图片的类型二值化图 （Binary）灰度图 （Gray Scale）彩色图（Color）二值化图二值化图每一个像素值不是1就
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2024-01-29 10:05:26
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一、基础部分μ指的是期望，决定了正态分布的中心对称轴σ指的是方差决定了正态分布的胖瘦，方差越大，正态分布相对的胖而矮方差：（x指的是平均数） 标准差：方差开根号 任何正态分布的概率密度从负无穷到正无穷积分结果都为1二、高斯函数（一维）a是曲线尖峰的高度，b是尖峰中心的坐标，c称为标准方差，表征的是bell钟状的宽度高斯函数的积分是误差函数error function，尽管如此，
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2023-11-23 21:57:01
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一、多元高斯分布：一元高斯分布的概率密度函数如下所示：而如果我们对随机变量X进行标准化，用对上式进行换元，可得：此时我们可以说随机变量服从一元标准高斯分布，其均值，方差，概率密度函数为：1.1 多元标准高斯分布多元标准高斯分布的概率密度函数是由（2）导出的 且：我们称随机向量，即随机向量服从均值为零向量，协方差矩阵为单位矩阵的高斯分布1.2 多元高斯分布对于普通的随机向量，和其每个随机变量且彼此不
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2024-01-24 15:57:51
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# 实现高斯分布函数
在数据科学与机器学习领域，高斯分布（正态分布）是一个非常重要的概率分布。它在许多统计计算和算法中起着关键作用。本文将介绍如何使用Python实现高斯分布函数。我们将分为几个步骤进行，这样你可以逐步学习与实现。
## 步骤流程
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
| ---
原创
2024-08-19 07:46:20
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# 教你实现 Python 高斯分布函数
高斯分布又称正态分布，是统计学中常见的一种分布。学习如何用 Python 实现高斯分布函数，将使你更加深入理解数据的分布特性以及其在数据分析中的应用。接下来，我将带你一起完成这一过程。
## 流程步骤
首先，我们可以将实现高斯分布函数的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 名称 | 描述
基于Box-Muller算法的高斯分布随机数产生方法 一，均匀分布的产生思路和方法： srand((unsigned)time(NULL));
x=rand(); double UNIFORM()
{int x;
double y;
srand((unsi
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2023-10-15 23:07:25
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一、多元标准高斯分布高斯分布在机器学习中出现得很频繁。高斯分布被誉为"上帝的分布", 其强悍的建模能力和优美的数学性质使得高斯分布在现实中得到广泛的应用。我们知道, 大量独立同分布的随机变量的均值在做适当标准化之后会依分布收敛于高斯分布, 这使得高斯分布具有普适性的建模能力。首先是一元高斯分布：若是随机变量,则有如下概率密度函数 如果我们对随机变量X进行标准化，则
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2023-10-07 21:54:17
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多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些优势也有一些劣势，它能捕获一些之前算法检测不出来的异常一个例子：为什么要引入多元高斯分布使用数据中心监控机器的例子，有两个features,x1:CUP Load, x2:Memory Use.将这两个features当做高斯分布来进行建模，如上图所示。假如在测试集中有一个如图上方的绿色的样本，它的x1的值约
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2023-11-14 21:21:11
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频率派——统计机器学习频率派认为是未知的变量，服从概率分布，然后通过极大似然估计求参。 似然：,X是确定的，而是变量，它描述对于不同的，X出现的概率是多少。所以我们需要最大化似然函数，来求出最适合的参数。高斯分布在实际生活中，很多问题的数据可以被建模成包含一定噪声的高斯分布模型 高斯分布模型是具有如下概率分布的模型：，它代表随机变量取不同值的概率大小，u表示高斯分布的均值，o代表分布的标准差。 假
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2024-06-30 19:53:57
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【深度学习-笔记】(2)–高斯过程&高斯回归个人笔记，记录思考过程，已注明参考文献。
如果你看不懂他，可以试着先去接受他。就好像，打不过就加入。 文章目录【深度学习-笔记】(2)--高斯过程&高斯回归一、高斯分布（正态分布）1. 一元高斯分布2. 多元（二元及以上）高斯分布二、高斯过程三、高斯过程回归（Gauss Process Regression，GPR）（待更新）参考文献 一
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2023-12-13 22:11:50
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1 高斯分布线性高斯模型 例如：卡尔曼滤波；PCA降维2 定义变量X:数据。N个样本，每个样本P维 xi独立同分布（iid），都属于高斯分布3 一维高斯分布3.1 概率密度函数公式如下3.2 概率密度函数图示如下3.3 对均值和方差的最大后验概率估计对均值和方差的最大后验概率估计的具体过程 为什么是有偏估计 所以，估计出来的高斯分布的误差比实际的误差要小 真实估计的是x到x均值的方差，而不是x到m
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2023-11-19 09:53:38
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看极化SAR影像时看到矩阵服从复高斯分布，不明白是什么于是查了查。正态分布又叫高斯分布 X~(μ,σ2) , μ为期望（均值），σ2为方差 遥感影像常认为服从正态分布，横坐标是影像灰度级变化，纵坐标为各灰度级像元数占整幅影像像元数的百分比，也就是对应的概率密度。复高斯分布可认为是Z=X+iY中，X,Y同时满足高斯分布，也就是复数满足高斯分布。该原理的数学基础参考下面文章高斯变量和复高斯变量基础复高
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2023-12-08 18:05:51
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### 如何用Python生成高斯分布函数
在数据分析和机器学习中，高斯分布（也称为正态分布）是非常重要的概念。本文旨在教会你如何在Python中生成高斯分布，并提供详细步骤与代码解释。我们将一步一步来，从准备环境到最后生成并可视化高斯分布的过程，将会涉及到一些代码及例子。
#### 运行流程
以下是生成高斯分布的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# 使用Python拟合高斯分布函数
高斯分布（或称正态分布）是统计学中最重要的分布之一。它在自然界和社会科学中都有广泛应用，例如人的身高、考试成绩等。本文将探讨如何使用Python拟合高斯分布函数，具体示例包括生成数据、绘制直方图和拟合高斯曲线，同时我们会使用Mermaid语法绘制旅行图和状态图以辅助理解。
## 1. 什么是高斯分布？
高斯分布的数学表达为：
$$
f(x) = \fr
Ng此部分先介绍了EM算法的步骤，然后证明了其一致递增性（收敛性），最后给出了应用于混合高斯的例子。机器学习的一种任务是求取某个显示变量x的概率分布P(x;θ)，但是鉴于P(x)不属于常见的易于表示的（例如指数型的变形）概率分布，无法通过简易的最大log-likelihood的方式求取。一种方式就是假设存在某种隐变量z，P(x,z;θ)可以表示为简易概率分布的组合，例如P(x|z;θ)与P(z;θ
高斯分布（Gaussian distribution）：又名正态分布（Normal distribution），也称“常态分布” 一维正态分布函数： 卡尔曼滤波（Kalman filtering）：一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estima
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2023-12-14 18:39:11
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参考文献：Pattern Recognition and Machine Learning Published by Springer | January 2006https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/pattern-recognition-machine-learning/简介在第二章中将专门研究各种概率分布以及其关键特性。在这
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2023-11-16 15:36:31
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二 数学基础-概率-高斯分布2.1 思维导图简述数学基础-高斯分布思维导图2.2 内容2.2.1 高斯分布的最大似然估计A 已知数据条件：是的列向量，代表一组数据。是N*p维矩阵，表示N组数据。 高斯分布： 一维高斯分布（以一维高斯分布为例）多维高斯分布B 求最大似然估计MLEC 解D 收获最大似然估计MLE: maximum likelihood estimation，由高斯提出，R.A Fis
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2023-11-27 21:23:33
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