高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis ,GDA) 当我们分类问题的输入特征$x $为连续值随机变量时,可以用高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis ,GDA).高斯判别分析模型通过多元正态分布来建模前面提到的概率 \(p(x | y)\).具体的,这个模型为, \[ \begin{equation} \begin{aligned} y & \sim \operatorname{Bernoulli}(\phi) \\

# 高斯坐标转经纬度算法# B=大地坐标X# C=大地坐标Y# IsSix=6度带或3度带def GetLatLon2(B, C,IsSix): #带号 D = math.trunc(C / 1000000) #中央经线(单位:弧度) K = 0 if IsSix: K = D * 6 - 3 #6度带计算 else: K = D * 3 #3度带计算 L = B/(6378245*(1-0.006693421623)*1.0050517739) M = L +(0.00506237764 *

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

资源下载 #本文PDF版下载Python下尝试实现图片的高斯模糊化#本文代码下载高斯模糊代码下载 高斯模糊是什么? (先来看一下维基百科对它的定义) 高斯模糊是模糊图像的结果.它是一种广泛使用的图形软件的影响,通常会减少图像噪声和减少细节.这个模糊技术的视觉效果是一个平滑的模糊相似,查看图片通过一个半透明的屏幕,从明显不同散景在通常的照明的聚焦透镜或物体的阴影产生的影响.高斯平滑也被用来作为一个预处理阶段计算机视觉算法以提高图像在不同尺度的结构见尺度空间表示和尺度空间的实现. 在数学上,应用高斯

EM算法一般表述:       当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h

高斯判别分析模型( Gaussian discriminant analysis)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 高斯判别分析模型是一种生成模型,而之前所提到的逻辑回归是一种判别模型,生成模型和判别模型的详细了解可参考这篇文章: http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=248173&do=blog&id=227964 简单的来说,我们的目标都是p(y|x),判别模型是构

GMM与EM算法的Python实现 高斯混合模型(GMM)是一种常用的聚类模型,通常我们利用最大期望算法(EM)对高斯混合模型中的参数进行估计. 1. 高斯混合模型(Gaussian Mixture models, GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种软聚类模型. GMM也可以看作是K-means的推广,因为GMM不仅是考虑到了数据分布的均值,也考虑到了协方差.和K-means一样,我们需要提前确定簇的个数. GMM的基本假设为数据是由几个不同的高

写在前面 HIT大三上学期视听觉信号处理课程中视觉部分的实验二,经过和学长们实验的对比发现每一级实验要求都不一样,因此这里标明了是2019年秋季学期的视觉实验二. 由于时间紧张,代码没有进行任何优化,实验算法仅供参考. 实验要求 实现图像直方图均衡化,要求显示均衡化前.后直方图以及均衡化后图像. 对单通道图像进行DFT变换,要求显示幅度图和相位图,并设计理想高通滤波器和高斯低通滤波器对图像进行频域滤波,并显示滤波之后的图像. 注:除DFT和IDFT外,不允许调库 实验代码 代码首先贴在这里,仅供

假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数,描点位置在((H-1)/2 ,(W-1)/2),构建高斯卷积核的步骤如下 1.计算高斯矩阵 \[gaussMatrix_(H*W) = [gauss(r,c,\sigma)] (0\leqslant r \leqslant H-1,0\leqslant c\leqslant W-1 ) \] 2.计算高斯矩阵的和 \[sum(gaussMatrix_(H*W)) \] 3.高斯矩阵除以其本身的和,也就是归一化 \

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' digits=datasets.load

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import mixture from sklearn.metrics import adjusted_rand_score from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def create_data(centers,num=100,std=0.7): X, labels_true = make_b

def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) wgn是获得原始信号为x,相对于原始信号信噪比是snr dB的高斯噪声 voice= [......] #voice 为一个声音序列 n = wgn(voice, 6) voice= np.array(voice) n =

今天为大家带来混合高斯模型的EM推导求解过程. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveHVhbnl1YW5zZW4=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 所有代码例如以下! def NDimensionGaussian(X_vector,U_Mean,CovarianceMatrix): #X

高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程.每个像素点的值,都由其本身和邻域内的其它像素值经过加权平均后得到.高斯滤波的详细操作是:用一个模板(或称卷积.掩模)扫描图像中的每个像素.用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值. #滤波去噪 lbimg=cv2.GaussianBlur(newimg,(3,3),1.8) cv2.imshow('src',newimg) cv2.imshow('dst',lbimg) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWin

图像产生加性零均值高斯噪声.在灰度图上加上噪声,加上噪声的方式是每一个点的灰度值加上一个噪声值.噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声. 在计算机模拟中,常常须要生成正态分布的数值.最主要的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数. 除此之外还有其它更加高效的方法.Box-Muller变换就是当中之中的一个. 还有一个更加快捷的方法是ziggurat算法.以下将介绍这两种方法. 一个简单可行的而且easy编程的方法是:求12个在(0,1)上均匀分布的和.然后减6(12的一半)

一,定义 核是:3 *3     均值滤波 二,高斯函数 Y方向的方差与X方向的一致.处理后图像看起来更模糊(滤波明显)的话,核要更大. (三)代码实现 (四)核计算 (五)图像产生高斯噪声循环代码实现 1 def clamp(pv): #使我们的随机值在0-255之间 2 if pv > 255: 3 return 255 4 if pv < 0: 5 return 0 6 return pv 7 import cv2 as cv 8 import numpy as np 9 10 def

前面学习的无监督学习模型:降维 另一种无监督学习模型:聚类算法. 聚类算法直接冲数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型. 最简单最容易理解的聚类算法可能是 k-means聚类算法了. k-means简介 在不带标签的多维数据集中 寻找确定数量 的簇. 最优的聚类结果需要符合以下俩个假设: 簇中心点 cluster center 是属于该簇的所有数据点坐标的算术平均值 一个簇的每个点到该簇中心点的距离 比 到其他簇中心点的距离 短. 原始数据,包含4个明显的簇 评估器拟合数据: 高

定义 原始信号:x 噪声信号:n 信噪比:SNR 信号长度:N def wgn(x, snr): snr = 10**(snr/10.0) xpower = np.sum(x**2)/len(x) npower = xpower / snr return np.random.randn(len(x)) * np.sqrt(npower) t = np.arange(0, 1000000) * 0.1 x = np.sin(t) n = wgn(x, 6) xn = x+n # 增加了6dBz信噪

1.图像滤波算法(cv2) https://blog.csdn.net/qq_27261889/article/details/80822270 2.

一,定义 图像金字塔:同一图像的不同分辨率的子图集合,其生成方式有向上取样和向下取样.向下取样是从G0采样形成分辨率较低的G1,G1再采样形成分辨率较低的G2......,就构成了一个金字塔.向下取样,是像素不断增加的过程. 二,过程 <1> 向下取样 <2>向上取样 三,实现代码 <1> 向下取样 <2>向上取样 四,向下取样与向上取样的可逆性研究 清晰度会损失: