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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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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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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还是对计算机的监测，我们发现CPU负载和占用内存之间，存在正相关关系。CPU负负载增加的时候占用内存也会增加：
假如我们有一个数据，x1的值是在 0.4 和 0.6 之间，x2的值是在 1.6 和 1.8 之间，就是下图中的绿点：
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2024-02-23 11:33:21
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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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# PyTorch 高斯分布与概率
高斯分布（Gaussian distribution），又称正态分布，是统计学中最重要的分布之一。它在许多领域都有广泛应用，比如数据科学、机器学习和信号处理等。高斯分布的概率密度函数具有以下公式：
$$
f(x; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigm
# 在 PyTorch 中实现多维高斯分布
在机器学习和统计学中，多维高斯分布（或称为多元正态分布）是非常重要的概念。它广泛应用于数据分析、聚类、生成模型等领域。本文将带领您了解如何在 PyTorch 中实现多维高斯分布，适合刚入行的小白。
## 实现步骤概览
在开始详细的实现之前，以下是实现多维高斯分布的整体流程：
| 步骤 | 描述
多元高斯分布（Multivariate Gaussian Distribution）在机器学习和统计学中扮演着重要的角色，尤其是在描述多维数据的分布特性时。利用PyTorch，我们可以方便地实现和运用多元高斯分布。以下是与多元高斯分布相关的一个备份及恢复过程的详细记录，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和验证方法。
### 备份策略
我们首先设计了一个备份策略，包括定期备份
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
15.异常检测 Anomaly detection觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习
15.7-8 多变量高斯分布/使用多元高斯分布进行异常检测 -Multivariate Gaussian distribution/ Anomaly Detection using the Multivariate Gaussian Distribution示例假设下图所示的是数据中心监测计算机是否异常的CPU加
高斯分布是概率统计和机器学习中最常用到的分布之一，在数学上经常被记为，其中为均值，是协方差矩阵。高维高斯分布的具体形式如下： 其中是数据的维度，是矩阵的行列式值。高维高斯分布的形式比较复杂，那么先从一维的高斯分布开始说起。在一维的情况下，和均为标量。因此，一维的高斯分布也记为: 首先，我们来证明公式（2）是一个概率分布，也就是在数轴上的积分要等于1。 但是，大家学习微积分的时候应该讲过（公式(2)
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2023-10-27 04:50:28
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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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【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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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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# 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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# 高斯分布与Java实现
高斯分布（又称为正态分布或钟形曲线）是统计学中非常重要的一种概率分布。该分布的特征在于它的形状是对称的，并且有一个单峰。高斯分布在自然与社会科学中有着广泛的应用，比如在心理学、经济学、物理学等领域。本文将探讨高斯分布的基本概念，并提供一个Java实现的代码示例。
## 高斯分布的定义
高斯分布的概率密度函数（PDF）可以用以下公式来表示：
$$
f(x) = \
# 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
一. 交叉熵损失函数(CrossEntropyLoss — PyTorch 1.11.0 documentation) 分类用交叉熵，回归用均方差。 softmax层是归一化到0~1之间，先通过指数函数，再指数函
