考虑离散情况,  P{X^2=k} => P{X=sqrt(k)} 由X,Y独立可知, P{X=Sqrt(k}  | Y=y} =P{X=Sqrt(x)}, P{X^2=k | Y=y} =P{X^2=k}, 即 X=sqrt(k)的概率独立于 Y=y的条件,那么 X^2=k 显然也独立于Y=y的条件 -------------- https://www.jianshu.com/p/e4c0a6db8a86 ------------------ 连续时考虑 X1 X2独立 联合分布可以表示成 f

http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third function that can be interpreted as a modified ("filtered") version of f. In this interpretation we

想要让指令的使用相互间不干扰,如下:

table th:nth-of-type(1) { width: 70px; } table th:nth-of-type(2) { width: 100px; } 生命周期 目的 包含的阶段 clean 清理项目 三个:pre-clean.clean.post-clean default 构建项目 validate.initialize.generate-sources.process-sources.generate-resources.process-resources.compile.p

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇 审核和修改制作:黄海广 备注:请关注github的更新. CS229 机器学习课程复习材料-概率论 目录 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变

1. 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method) 0x1:从布丰投针实验说起 - 只要实验次数够多,我就能直到上帝的意图 18世纪,布丰提出以下问题:设我们有一个以平行且等距木纹铺成的地板(如图), 现在随意抛一支长度比木纹之间距离小的针,求针和其中一条木纹相交的概率.并以此概率,布丰提出的一种计算圆周率的方法——随机投针法.这就是蒲丰投针问题(又译“布丰投针问题”). 我们来看一下投针算法的步骤: 取一张白纸,在上面画上许多条间距为a的平行线 取一根长度为l(l≤a) 的针,随机地向

作为一个基本的图像压缩方式,JPEG 已经得到了广泛的运用,但 JPEG 相关的基本原理,却经常被忽视,或解释得很不确切.这里我们详细讨论一下 JPEG 的编码原理,并结合实例来给出一个更加感性的认识.JPEG 编码的详细过程有着诸多的信息可以给我们巨大的启发,我们在这里讨论的就是要对这些信息做一个具体细致的分析,通过我们的讨论,大家会对 JPEG 编码过程中出现的内容有一个确切的了解,并且能了解到这些内容的来龙去脉. 一.系统架构 本文以一个实际的产品为例,来说明 JPEG 在其中的应用.  

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s

1.Color Filter Array — CFA 随着数码相机.手机的普及,CCD/CMOS 图像传感器近年来得到广泛的关注和应用. 图像传感器一般都采用一定的模式来采集图像数据,常用的有 BGR 模式和 CFA 模式.BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式,它由 R( 红).G( 绿) .B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点,例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就采用这种模式,其优点是图像传感器产生的图像数据无需插值就可直接进行显示等后续处理,

一起啃PRML - 1.2.2 Expectations and covariances 期望和协方差 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 涉及到概率的一个重要的操作是寻找函数的加权平均值.在概率分布p(x)下,函数f(x)的平均值被称为f(x)的期望(expectation),记作E[f].对于一个离散变量,它的定义为: 因此平均值根据x的不同值的相对概率加权.在连续变量的情形下,期望以对应的概率密度的积分的形式表示: 类似的,我们

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

看完了sparse coding,开始看ICA模型,本来ng的教程上面就只有一个简短的介绍,怎奈自己有强迫症,爱钻牛角尖,于是乎就搜索了一些ICA的介绍文章(都是从百度文库中搜来的),看完之后感觉这个略懂一二,遂写文以记之,一为加深印象,二为分享交流. 一:引言 ICA  IndependentComponent Analysis 又名独立分量分析. ICA是20世纪90年代发展起来的一种新的信号处理技术,它是从多维统计数据中找出隐含因子或分量的方法.从线性变换和线性空间角度,源信号为相互独立的

题面传送门 sb 出题人不在题面里写 \(b_i=0\) 导致我挂成零蛋/fn/fn 首先考虑树链剖分将路径问题转化为序列上的问题,因此下文中简称"位置 \(i\)"表示 DFS 序为 \(i\) 的点,\(a_i,b_i\) 分别借指 DFS 为 \(i\) 的点的 \(a_i,b_i\).那么每次操作可以看作将一段区间上的位置清空并加上这段区间上所有位置的贡献.注意到这个清空形式单一,具体来说如果设 \(t_i\) 表示上一次位置 \(i\) 被清空的时刻,那么对于一个时刻 \(T

\(X, Y\)为两个随机变量, \(p_X(x), p_Y(y)\)分别为\(X, Y\)的概率密度/质量函数, \(p(x, y)\)为它们的联合概率密度. \(E(X + Y) = E(X) + E(Y)\)在任何条件下成立 \[ E(X + Y) = \int_{-\infty}^{{+\infty}} \int_{-\infty}^{{+\infty}} (x + y) p(x, y) dx dy \\ = \int_{-\infty}^{{+\infty}} \int_{-\inft

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

关键词:步进电机.XY平台.视觉反馈 用途:工业自动化 文章类型:原理介绍.随笔纪念 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2017-05-01 @Lab: CvLab202@CSU 1.序言 半年没写过博客了,不过这对于我的博客来说似乎是常态?这半年来忙着做毕业论文,没弄什么自己的研究,而实验室的东西实在是不好泄露出来,所以我也是“虽欲言无可进者”了. 上星期趁着论文提交的空挡,把一直拖着的一个小项目开了个头,其实是朋友有个外快小项目要做,具体内容

ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世纪80年代提出来,但是知道90年代中后期才开始逐渐流行起来. ICA的起源可以来源于一个鸡尾酒会问题,我们假设三个观测点x1,x2,x3,放在房间里同时检测三个人说话,另三个人的原始信号为s1,s2,s3,则求解的过程可以如下图所示: 定义 假设n个随机变量x1,x2,-.xn,由n个随机变量s1,

一.引言 ICA主要用于解决盲源分离问题.需要假设源信号之间是统计独立的.而在实际问题中,独立性假设基本是合理的. 二.随机变量独立性的概念 对于任意两个随机变量X和Y,如果从Y中得不到任何关于X的信息,反之亦然,则可称随机变量X和Y是相互独立的.如,两个不同的物理过程产生的随机信号就是相互独立的. 从数学的角度讲,随机变量X和Y统计独立,当且仅当他们的联合概率密度可以分解为边缘密度的乘积,即 $ P(x,y) = P_X(x)P_Y(y) $ 三.ICA的定义 ICA使得被分析信号各成分之间的

本节主要讲了函数重载的主要概念以及使用方法,还有C和C++的相互调用的准则和具体的工程中的使用技巧. 函数重载 1.基本概念 函数重载就是用同一个函数名来定义不同的函数.使用不同的函数参数来搭配同一个函数名.基本例程如下: #include <stdio.h> #include <string.h> int func(int a) { return a; } int func(int x, int y) { return x*y; } int func(int a, int b,

ICA又称盲源分离(Blind source separation, BSS) 它假设观察到的随机信号x服从模型,其中s为未知源信号,其分量相互独立,A为一未知混合矩阵. ICA的目的是通过且仅通过观察x来估计混合矩阵A以及源信号s. 大多数ICA的算法需要进行“数据预处理”(data preprocessing):先用PCA得到y,再把y的各个分量标准化(即让各分量除以自身的标准差)得到z.预处理后得到的z满足下面性质: z的各个分量不相关: z的各个分量的方差都为1. “ICA基本定理”:

作者:孙志超链接:https://www.zhihu.com/question/24733255/answer/42000966来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 当然可以,但难道有个引擎,就可以做出真正商业化的游戏么?而且国产游戏大部分是网游啊.几年前的老文--<一个人的服务器端>(只是为了说明游戏开发难度,不是针对题主问题.) 技术准备 能够做这个MMO的触发点是通过某些途径得到了某个大公司使用的一款3D引擎,其他的都是白手起家.当时大家还不知道有"分布式服务器