如何生成符合高斯分布的数据集

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本文介绍了如何生成符合高斯分布的数据集，并提供了多种方法，包括利用维基百科中的资源来帮助理解随机数生成的过程。
常用合成数据集之高斯分布
qq_52810166的博客
03-11 1309
利用高斯分布验证实验思路是常见的实验室方法。
sklearn.datasets.make_blobs 生成符合高斯分布的点
weixin_41798592的博客
08-09 1919
sklearn.datasets.make_blobs sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=None, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 生成用于聚类的各向同性高斯blobs 参数 n_s...
高斯分布基本概念及Python生成高斯分布数据集
Yale-曼陀罗
08-20 1万+
高斯分布基本概念及Python生成高斯分布数据集正态分布的基本概念利用python随机产生多维高斯分布点 正态分布的基本概念 正态分布，又称高斯分布。其特征为：中间高、两边低，左、右对称。其主要性质如下： 集中性：曲线的最高峰位于正中央，且位置为均数所在的位置。 对称性：正态分布曲线以均数所在的位置为中心、左右对称，且曲线两端无线趋近于横轴。 均匀变动性：正态分布曲线以均数所在的位置为中心均匀向...
【学习6】深度学习&高斯分布
Raphael9900的博客
11-29 2129
李宏毅机器学习
高斯混合聚类
qq_54867493的博客
08-13 1057
高斯混合聚类
自制Gaussian图片数据集（生成服从高斯分布的rgb值合成图片)
carpediem_sisy的博客
03-13 1293
生成Gaussian图片数据集
GAN_通过简单生成对抗网络生成高斯分布的示例。_GAN_ An example for generating Gaus
最新发布
09-15
通过GAN生成高斯分布的示例展示了GAN在处理和生成符合特定分布的数据集方面的能力，这在数据增强、模拟和模拟退火等领域具有重要的应用价值。 简单生成对抗网络（Simple GAN）是GAN的一个基础版本，它简化了网络...
精选资源
PM_粗糙面_线性滤波法模拟一维高斯分布的随机粗糙平面_一维高斯滤波
09-11
在模拟粗糙面时，使用一维高斯分布能够生成符合特定概率分布的随机数，这些随机数代表了表面的高度变化。高斯分布的优点在于它可以控制生成数据的集中程度和波动幅度，从而产生不同级别的粗糙度。 一维高斯滤波，...
机器学习中的高斯分布
轩逸云的博客
04-19 9630
高斯分布与聚类之GMM；高斯分布与数据预处理；高斯分布与马氏距离；
假设高维度数据满足高斯分布的合理性
Those arts depend on math
03-22 3528
初学机器学习，老是对假设高维度数据的分布近似满足高斯分布或者正态分布表示不解。维基百科中介绍的中心极限定律给予这个现象以合理的解释。以下公式和推理摘自维基百科中的推导。这三个定理分层次递进的介绍了，满足一定条件时，独立，但不同分布的随机变量序列的标准化和以标准正态分布为极限。所以现实生活中，很多数据都无独有偶的表现出了近似高斯分布的性质。因为现实世界里的很多事物都是通过大量独立不同分布的随机变量所
各种数据集的生成
yeopeq的博客
01-26 5061
一、月牙形数据集的生成 生成月牙形数据集有两种方法: 一种是自建函数: 这篇文章里边有月牙形数据集的构成原理，感兴趣的可以去看看，个人觉得这篇挺好的。 “双月”数据集的生成_踏雪无痕是个小疯子的博客-优快云博客_双月数据集 另一种是直接调用sklearn库里边的数据集中的make_moons函数给参数赋值直接生成月牙形数据集，函数的使用方法在sklearn官网有详细介绍： https://scikit-learn.org/stable...
高斯数据库openGauss适配
热门推荐
u012785397的博客
07-02 1万+
高斯数据库openGauss适配，mysql转高斯数据库。
Python-混合高斯分布(GMM)的应用及K-S检验
weixin_45679938的博客
08-20 9879
内容简介：对几种经典的单分布模型与混合高斯分布模型进行简单介绍，随后用于交通数据分析，并进行K-S检验，讨论模型拟合情况。 其中，单分布模型有：正态分布、Gamma分布、Weibull分布、Logistic分布； 1 模型介绍 1.1 单分布的概率密度函数介绍如下： 1.2 混合高斯分布（GMM）模型介绍如下： GMM详细推导与介绍见：https://blog.youkuaiyun.com/jinping_shi/article/details/59613054 2 模型应用 数据集介绍：2017美国发生事故的总体
复高斯分布complex Gaussian distribution——学习1
ma123rui的博客
12-07 1万+
1、如何理解complex Gaussian distribution？ 参考https://everything2.com/title/complex+Gaussian+distribution https://blog.youkuaiyun.com/u013072056/article/details/45980271（需要VIP才行） 一般称 acomplex-valued random var...
用python对数据进行高斯拟合分布
weixin_43888933的博客
06-06 8098
小李默默吐槽，被这个高斯拟合分布折磨的吐血，下面是正文 首先是公式 # 自定义函数 def func(x, a, u, sig): return a*(np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2))) 然后就是横纵坐标，画图 x = np.array(dist) y = np.array(probability_dist) popt, pcov = curve_fit(func, x, y, p0=[2, 2, 2], maxfev=500000) a =
matlab中复高斯分布_利用GPML-V4.1工具箱实现高斯过程回归(GPR)的多变量数据预测...
weixin_39836803的博客
02-17 2746
本帖最后由 iqiukp 于 2019-9-5 11:55 编辑2019.9.5 更新2019-9-5 11:53 上传点击文件名下载附件使用方法：在MATLAB中把文件夹切换到demo_1或者demo_2所在的根目录，直接运行demo_1.m或者demo_2.m即可。%{x : training inputsy : training targetsxt: testing inputs...
融合高斯分布
Ronnie_Hu的博客
12-18 6340
（一）数据融合 假设两个传感器的测量结果分别为和，对应的标准差分别为和。 如何根据这两组数据得到最优估计？ 估计值取为两个传感器测量结果的线性组合，如下所示： 为了获得最优估计值，需要让估计后的方差最小。 将方差对求导数，并令其等于0，有： 解得： 所以，最优估计如下： （二）融合高斯分布 假设有如下两个高斯分布（即正态分布）： 则这两个高斯分布的概率密度函数的乘积为： 方便起见，令： 继续令： 那么，有： 可以看出，位于和之间，比和都
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