P3 高斯分布1-极大似然估计高斯分布：本节内容：假设模型分布就是高斯分布，对高斯分布的均值和方差进行了极大似然估计。参数估计的前提是：样本符合独立同分布，也即每个样本都是独立地从一个高斯分布中进行采样的，所以训练集整体发生的概率就可以表示成每个样本的高斯概率密度函数连乘的形式，然后对模型参数求偏导即可。对均值、方差的极大似然估计结果：P4 高斯分布2-极大似然估计值 有偏和无偏有偏和无偏的定义：
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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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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在一些情况下经常需要用到随机数，而高斯随机数又是最常用到的。这一篇讲一下如何编程生成符合正态分布的高斯随机数，甚至任何其他分布的随机数。我们知道C语言的标准库函数可以生成符合均匀分布的伪随机数。那么如何生成符合高斯分布的随机数呢？我们知道用逆函数法可以由符合(0,1)均匀分布的随机数得到符合任意分布的随机数，因此同样可以得到符合高斯分布的随机数。简单证明如下：设随机变量u是符合(0,1)之间的均匀
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2023-09-05 15:10:05
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修改@2010.11.2由于篇幅过长，分为两段，生成器的基本目的和来源请参照前文。上一篇讲到Marsaglia Polar Method方法的证明，终于在最近翻阅了一些资料后想通啦。以下给出证明，惊人的发现此证明竟还能一并完成Box-Muller Transformation的证明，简直太神奇啦^_^。在这之前，我们首先引出Inverse transform sampling定理（中文可能是反变换
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2023-10-03 15:27:44
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在这篇博文中，我将分享如何使用 Python 随机生成高斯（正态）分布，逐步介绍背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化，以及最后的总结与展望。
### 背景描述
在数据科学和统计学中，高斯分布是一种常见的概率分布，也称为正态分布。生成高斯分布的数据可以用于许多应用场景，包括模拟实验、随机抽样、机器学习等。
#### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A
# Python生成混合高斯分布
## 介绍
高斯分布（正态分布）是概率论中最为常见的一种分布，其在自然和社会科学中有广泛应用。而混合高斯分布则是由多个高斯分布组合而成的概率分布，其能够更好地拟合复杂的数据分布。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成混合高斯分布，并提供相应的代码示例。
## 混合高斯分布
混合高斯分布是由多个高斯分布（也称为成分）组合而成的概率分布，每个高斯分布都有
原创
2023-07-20 23:21:17
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# 如何使用Python生成高斯分布矩阵
在数据科学与机器学习领域，高斯分布（或称正态分布）是非常重要的一个概念。生成高斯分布的矩阵，可以用来模拟许多现实世界中的现象，比如噪声，还可以用作测试计算机视觉模型的输入数据。在这篇文章中，我将一步步教你如何使用Python生成高斯分布矩阵，并且详细解释每一步所用的代码。
## 流程概述
下表展示了生成高斯分布矩阵的主要步骤：
| 步骤
### 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
## 如何使用Python生成高斯分布数据
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python生成高斯分布数据。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步实现每个步骤。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[生成高斯分布数据]
B --> C[可视化数据]
```
### 关系图
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-01 06:15:26
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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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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
162阅读
1、简介Image是用来显示图片的组件，我们在开发中使用的非常频繁！ 2、属性表Image也是组件，它继承自：ohos.agp.components.Component 我们在使用Image组件的时候，只需要事先搞懂它的属性，使用起来就很方便了（官方指定的全部Image属性，都在这里）：属性名称中文描述取值取值说明使用案例clip_alignment图像裁剪对齐方式left表示按左对齐裁剪。oho
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2024-10-25 11:09:06
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文章目录1.高斯网络总体介绍1.1 背景1.2 高斯马尔可夫随机场1.3 小结2.高斯贝叶斯网络2.1 背景2.2 贝叶斯网络图2.3 卡曼滤波-特殊的高斯贝叶斯网络2.4 高斯贝叶斯数学模型3.高斯马尔可夫随机场3.1 GMN 与 多维高斯分布关系3.2 目的3.3 解析多维高斯分布概率密度3.4 结论 1.高斯网络总体介绍1.1 背景高斯网络英文名为"Gaussian-network",也叫
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2023-11-02 22:19:42
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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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高斯分布（Gaussian distribution） 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussi
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2023-11-10 02:25:56
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1 一维高斯分布1.1 一维高斯分布的定义1.2 一维高斯分布的曲线1.3 标准一维高斯分布 2 二维高斯分布2.1 二维高斯分布的定义 2.2 二维高斯分布的曲线3 二维高斯滤波器3.1 高斯滤波器简介高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器
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2023-11-27 21:05:13
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内容来自Andrew老师课程Machine Learning的第九章内容的Multivariate Guassian Distribution(Optional)部分。一、Multivariate Gaussian Distribution（多元高斯分布） 使用高斯分布图，看一个数据中心的例子： 因为上面的原因，会带来一些误差，因此我们引入了改良版的算法： 我们不再单独地将p(x1)，
多变量高斯分布先总结一些基本结论。设有随机变量组成的向量\(X=[X_1,\cdots,X_n]^T\)，均值为\(\mu\in\mathbb{R}^n\)，协方差矩阵\(\Sigma\)为对称正定\(n\)阶矩阵。在此基础上，如果还满足概率密度函数\[p(x;\mu,\Sigma)=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{n}{2}}|\Sigma|^{\frac{1}{2}}}\exp\
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2024-08-11 12:58:01
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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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