目录1.SIFT简介1.1 SIFT算法具的特点1.2 SIFT特征检测的步骤2. 尺度空间2.1 多分辨率图像金字塔2.2 高斯尺度空间3. DoG空间极值检测4. 删除不好的极值点（特征点）4.1 剔除低对比度的特征点4.2 剔除不稳定的边缘响应点5. 求取特征点的主方向6. 生成特征描述7. 总结8. python-opencv 代码执行1.SIFT简介SIFT的全称是Scale
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2024-08-24 15:34:24
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数学上已经证明，任何一组数据都可以用多项式来拟合import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1,2,3,4,5,6,7,8]
y=[1,4,9,13,30,25,49,70]
a=np.polyfit(x,y,2)#用2次多项式拟合x，y数组
b=np.poly1d(a)#拟合完之后用这个函数来生成多项式对象
c=b(x)#生成多
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2023-07-27 15:46:25
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摘要在实际应用中，很多数据都符合高斯分布。比如正态分布就是高斯分布，γ光子和电子发生碰撞反应后产生的两个电子所具有的能量值也是符合高斯分布的。而所谓的高斯函数拟合就是利用大量符合高斯分布的数据点进行拟合，从而得到具体的高斯函数。本文只研究一维高斯函数的拟合。一维高斯函数基础高斯函数，Gaussian Function， 也简称为Gaussian，一维形式如下： 对于任意的实数a,b,c，是以著名数
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2023-10-31 20:55:48
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此篇，我们来介绍对SERS拉曼光谱的拟合。 一、多峰拟合 1）准备数据。 如下图所示，我们找来了一个细胞的拉曼光谱，并截取了其中的一部分（图中数据表格与实际所使用的不符，实际中，我们已将660-1400 nm之外的数据删掉，而不是在
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2023-05-22 15:17:37
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Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB多项式分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.ComplementNB补集朴素贝叶斯linear_model.Ba
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2023-10-10 17:34:24
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线性回归中，我们假设Y满足以sita*X为均值的高斯分布。也就是假设P（Y|X）~N（sita*X,yita）。这种假设拟合P（Y|X）的方法我们称为判别法。有这么一种方法，尝试去假设X的分布情况，也就是假设拟合P（X|Y）。这就是生成模型。使用生成模型，得到拟合分布P（X|Y）之后，我们再使用bays规则，求得某个新样本属于某个标签的概率：然后，取其中概率最大的类作为分类结果： 高斯
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2023-10-11 08:25:03
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EM(expectationmaximization algorithm)算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，
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；M步，求极大，所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。
一、EM算法的推导
用X=(x1，x2，…，xn)表
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2023-12-24 13:34:29
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高斯混合模型（
Gaussian Mixed Model
，
GMM
）也是一种常见的聚类算法，与K
均值算法类似，同样使用了
EM
算法进行迭代计算。高斯混合模型假设每个簇的数据都是符合高斯分布（又叫正态分布）的，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果。 图
5.6是一个数据分布的样例，如果
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2023-10-20 23:41:24
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拟合拟合：拟合是指逼近目标函数的远近程度。泛化：机器学习模型学到的概念在遇到新的数据时表现的好坏（预测准确度等）。分类欠拟合（Underfitting），模型拟合不够，在训练集（training set）上表现效果差，没有充分的利用数据，预测的准确度低。就是和样本点的分布存在很大误差，成因大多是模型不够复杂、拟合函数的能力不够。正确拟合（Just right）过拟合（Overfittin
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2024-06-28 10:07:59
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应朋友之约，在这里简要谈一下过拟合的问题。 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。这是Tom Mitchell在Machine Learning中对过拟合给出的定义。 为啥会出现上面的情况呢？一切都要从哲学说起！ 辩证法讲矛盾的对立统一性无处不在，同样，在
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2024-08-02 09:41:16
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在数据分析和信号处理的领域，算法求解问题常常会遇到“高斯分峰”的需求。这种情况通常涉及将数据集中的重叠信号分解为多个高斯分布，更好地进行数据解释与后续分析。以下将详细介绍如何使用Python解决高斯分峰的问题，整体分为多个模块，从环境配置到最佳实践，让大家能轻松上手。
### 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境符合高斯分峰的运行要求。以下是系统要求：
| 系统要求 |
# Python高斯峰拟合
## 介绍
高斯峰拟合是一种常用的数据分析方法，用于对实验数据进行曲线拟合和参数估计。Python提供了许多强大的工具和库，可以方便地进行高斯峰拟合。本文将为你介绍Python中的高斯峰拟合方法，并提供代码示例。
## 什么是高斯峰拟合
高斯峰拟合是一种对实验数据进行曲线拟合的方法，通常用于分析数据中的峰值位置、峰值强度和峰宽等参数。高斯峰函数是一个连续的函数，其形
原创
2023-09-08 10:42:01
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上一节课主要介绍了曲线拟合与插值，曲线拟合主要包括线性拟合（单特征线性回归和非线性拟合（非线性方程特征变换、高阶多项式拟合），插值包括多项式插值（拉格朗日形式、牛顿形式）、样条插值（线性插值、二次样条插值、三次样条插值），其中三次样条插值还有一个便于求解的拉格朗日形式。这里的曲线拟合与机器学习中的回归问题非常相似，具有很大的参考意义。本节课主要介绍几种求解微分的数值方法。1. 有限差分法给定一个函
# 用Python实现高斯拟合的流程指南
在数据分析和机器学习中，高斯分布（或正态分布）是一种重要的概率分布。高斯拟合用于找到一个最佳的高斯模型，以匹配给定的数据集。在这篇文章中，我们将逐步引导你完成高斯拟合的过程，教你如何在Python中实现它。
## 高斯拟合流程
首先，让我们来看一下实现高斯拟合的主要步骤。以下是一个流程表，展示了我们将要进行的各个步骤：
| 步骤 |
# Python 高斯拟合入门指南
高斯拟合是一种常用的数据拟合技术，尤其在信号处理、图像处理和统计分析中非常常见。本文将会帮助刚入行的小白了解如何在Python中实现高斯拟合。我们将逐步指导你完成这个过程，并提供示例代码以供参考。
## 高斯拟合的流程
首先，我们可以将高斯拟合的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
# 用Python实现高斯拟合
高斯拟合是一种常用的统计方法，可以用来描述数据的分布特征，广泛应用于图像处理和数据分析等领域。本篇文章将带领你从基础步骤开始，逐步实施高斯拟合，我们将使用Python及其相关库来完成这一过程。
## 流程概述
在进行高斯拟合的过程中，我们可以将任务分为几个关键步骤，下面是它们的总体流程：
| 步骤 | 描述
# Python中的峰拟合函数
在数据处理和分析中，峰拟合是一种常用的方法，用于拟合数据中的峰值或者波峰。峰拟合函数可以帮助我们找到数据中的峰值，并进一步分析数据的特征。在Python中，有许多库和工具可以实现峰拟合，比如SciPy和PeakUtils等。本文将介绍如何使用Python中的SciPy库来实现峰拟合函数，并给出一个简单的示例。
## SciPy库简介
SciPy是基于Pytho
原创
2024-04-22 04:38:58
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多峰拟合是一种常见的数据处理方法，用于拟合具有多个峰值的数据集。在Python中，可以使用scipy库中的curve_fit函数来实现多峰拟合。下面是一份关于如何实现多峰拟合的指导：
## 实现多峰拟合的步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 导入所需库和数据 |
| 步骤二 | 定义拟合函数 |
| 步骤三 | 调用curve_fit函数进行拟合 |
|
原创
2023-07-22 15:17:53
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# Python高斯拟合指南
高斯拟合是一种用于数据分析的数学方法，它基于高斯分布（正态分布）来描述数据的分布情况。在很多科学计算和数据分析中，经常需要利用高斯拟合来提取有用的信息。本文将带领你完成Python中的高斯拟合，包括流程、代码实现和解释。
## 高斯拟合流程
在开始之前，我们需要定义一个清晰的流程。下面是高斯拟合的主要步骤：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-09-22 05:12:59
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# 高斯拟合 Python 教程
高斯拟合是一种用于拟合数据的常用方法，通过它，我们可以利用高斯函数（正态分布）来描述我们的数据分布。接下来，我将带你通过一些简单的步骤在 Python 中实现高斯拟合。
## 整体流程
首先，我们需要明确实现高斯拟合的整个流程。以下是一个简化的步骤表：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|----
