4.3Bayesian approach to univariate normal distribution

最新推荐文章于 2024-06-27 10:36:27 发布
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本文探讨了在Matlab、Python等不同环境下进行计算机视觉模型学习与推断的编程实践，包括函数定义与示例代码的使用，旨在帮助读者理解并掌握跨平台编程技巧。

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get:

  1. 查看数据的data.min()以及data.max() 看看是否已经超出图坐标的的范围
  2. 查看点数是否只有一个，那么在图中有可能看不出来。

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matlab:
step 1 :function definition
F:\code_computer vision models learning and inference\cvm_recode_matlab\by_norm.m
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step2: example
F:\code_computer vision models learning and inference\cvm_recode_matlab\by_norm_ex1.m
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python:
step1: function definiton
C:\Users\Administrator\Algorithm.py
ps: no validate_input yet
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step2: examplee
C:\Users\Administrator\cvm_example.ipynb
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图1

ts10_Univariate TS模型_circle mark pAcf_ETS_unpack product_darts_bokeh band interval_ljungbox_AIC_BIC
Linli522362242的专栏
11-27 1812
ts10_Univariate TS模型_circle mark pAcf_ETS_unpack product_darts_bokeh band interval_ljungbox_AIC_BIC_search
n元（维）正态分布（The multivariate normal distribution）
wjheha的博客
12-18 3万+
在学习高斯判别分析（Gaussian discriminant analysis）时，出现了n元正态分布的密度函数，函数中出现了矩阵，弄得大家一头雾水。其实这个公式在大部分概率论书籍中都没有提到，不过，简要推导一下，就可以得到结果。  茆诗松《概率论与数理统计教程》第二版中介绍了协方差矩阵和n元正态分布的密度函数，截图大家看一下，推荐身边准备这本书！ *********************
Bayesian estimation of the mean of a normal distribution
u014142015的博客
03-18 277
最近在学习lsd slam，在depth estimation中，需要用到bayesian estimation, 假设分布为：yn=N(Θ,σ2)yn=N(Θ,σ2)y_{n}=N\left ( \Theta, \sigma ^{2} \right ). 其中ΘΘ\Theta为待估计待量，σσ\sigma是已知的。在这种情况下，我们假设我们拥有一个conjugate prior p(Θ)∝exp...
什么是一维正态分布？
weixin_40763897的博客
06-27 1244
一个正态分布可以由两个参数定义出来，一个是平均值(mean),用μ表示，它控制了正态分布的中心位置（正态分布中，平均值、中位数、众数都是相等），另一个是标准差（standard deviation），用σ表示，标准差是衡量数据如何分布的度量，它越小，说明数据是紧紧围绕平均值分布的，形状看起来就是又窄又高，它越大，说明数据离平均值比较远，形状看起来就是又宽又矮，所以说它控制了分布的形状。（很来外来的知识，被中国所谓的专家起了一个高大尚的名字后，使中国人觉得其高深莫测，难以消化，其实背后是很简单的东西。
python 累积正态分布函数_机器学习系列（二）多元正态分布
weixin_42501892的博客
01-01 3977
一元正态分布回顾如果随机变量 服从均值为 方差为 的正态分布 (Univariate normal distribution)， ，则其概率密度函数为： 整个分布可以仅用均值及方差来刻画 如果变量之间不相关，则它们相互独立 经典统计检验通常基于正态分布假设 正态分布可以模拟大量自然现象多元正态分布多元正态分布密度函数类比于一元情况，若 维随机变量 服从均值向量为 和协方差矩阵为 ...
多元正态分布（Multivariate normal distribution）
weixin_45925418的博客
07-05 2万+
多元正态分布（Multivariate normal distribution） 前言 我们通常讨论正态分布都是在一元（univariate）的情况下，相信下面的定义大家都很熟悉了：假设随机变量XXX服从正态分布，则XXX具有概率密度函数： f(x)=(2πσ)−1exp(−(x−μ)22σ2) f(x)=(\sqrt{2\pi}\sigma)^{-1}\text{exp}(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}) f(x)=(2π​σ)−1exp(−2σ2(x−μ)2​) 其中μ\muμ
多元正态分布(multivariate normal distribution)是什么？
大坡3D软件开发
03-07 9367
多元统计分析涉及到的都是随机向量或多个随机向量放在一起组成的随机矩阵，在介绍正态分布之前，先论述有关随机向量的基本概念。为了便于理解概念和性质，借助复习一元统计分析中有关概念和性质，自然推广给出多元统计分析中相应的概念和性质。In probability theory and statistics, the multivariate normal distribution or multivari
【论文翻译】Mean Shift: A Robust Approach toward Feature Space Analysis
风信子的博客
08-06 5409
论文题目：Mean Shift: A Robust Approach toward Feature Space Analysis 论文来源: Mean Shift: A Robust Approach toward Feature Space Analysis 翻译人：BDML@CQUT实验室 Mean Shift: A Robust Approach toward Feature Space Analysis 均值偏移：面向特征空间分析的鲁棒性方法 DorinComaniciu1PeterMeer2 D
PRML笔记（十）
qq_16603365的博客
10-11 1386
10. Approximate Inference 10.1 Variational Inference 10.1.1 Factorized distributions 10.1.2 Properties of factorized approximations 10.1.3 Example: The univariate Gaussian 10.1.4 Model comparison 10.2 Illustration: Variational Mixture of Gaussians 10.2.1 V
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