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
“每个人都相信[高斯分布]：试验者，因为他们认为数学和数学家可对其进行证明；因为他们相信它是通过观察确立的。”—— W. Lippmann**高斯分布的重要性** 统计检验可以分析一组特定数据，以得出更普遍的结论。有多种方法可以做到这一点，最常见的是基于“群体中数据有特定分布”的假设。目前，最常用的分布是【钟形高斯分布（又称“正态分布”）】。该假设是许多统计检验（例如，t检验和方差分析，以及线性和
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2023-11-23 22:25:41
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一、概述高斯网络是一种概率图模型，对于普通的概率图模型，其随机变量的概率分布是离散的，而高斯网络的概率分布是连续的高斯分布。高斯网络也分为有向图和无向图，其中有向图叫做高斯贝叶斯网络（Gaussian Bayesian Network，GBN），无向图叫做高斯马尔可夫网络（Gaussian Markov Network，GMN）。概率图模型的分类大致如下：高斯网络概率图中的每个节点都服从高斯分布，
高斯分布有什么作用呢？ 首先，如果在统计过程中发现一个样本呈现高斯分布的特性，只需要把样本总数量、和表达出来，就已经能够形成一个完整的画面感了。这对人们描述对象是有很大帮助的。 还有一个好处，就是我们发现了这样一个特性后，在生产制造、商业等领域会有很多对应性的用法能够减少不必要的投入或损失。例如
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2023-08-28 10:49:01
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看极化SAR影像时看到矩阵服从复高斯分布，不明白是什么于是查了查。正态分布又叫高斯分布 X~(μ,σ2) , μ为期望（均值），σ2为方差 遥感影像常认为服从正态分布，横坐标是影像灰度级变化，纵坐标为各灰度级像元数占整幅影像像元数的百分比，也就是对应的概率密度。复高斯分布可认为是Z=X+iY中，X,Y同时满足高斯分布，也就是复数满足高斯分布。该原理的数学基础参考下面文章高斯变量和复高斯变量基础复高
二 数学基础-概率-高斯分布2.1 思维导图简述数学基础-高斯分布思维导图2.2 内容2.2.1 高斯分布的最大似然估计A 已知数据条件：是的列向量，代表一组数据。是N*p维矩阵，表示N组数据。 高斯分布： 一维高斯分布（以一维高斯分布为例）多维高斯分布B 求最大似然估计MLEC 解D 收获最大似然估计MLE: maximum likelihood estimation，由高斯提出，R.A Fis
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2023-11-27 21:23:33
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高斯分布（Gaussian distribution）：又名正态分布（Normal distribution），也称“常态分布” 一维正态分布函数： 卡尔曼滤波（Kalman filtering）：一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。 X(k)=A X(k-1)+B U(k)+W(k)极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estima
参考文献：Pattern Recognition and Machine Learning Published by Springer | January 2006https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/pattern-recognition-machine-learning/简介在第二章中将专门研究各种概率分布以及其关键特性。在这
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2023-11-16 15:36:31
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多变量高斯分布先总结一些基本结论。设有随机变量组成的向量\(X=[X_1,\cdots,X_n]^T\)，均值为\(\mu\in\mathbb{R}^n\)，协方差矩阵\(\Sigma\)为对称正定\(n\)阶矩阵。在此基础上，如果还满足概率密度函数\[p(x;\mu,\Sigma)=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{n}{2}}|\Sigma|^{\frac{1}{2}}}\exp\
1 一维高斯分布1.1 一维高斯分布的定义1.2 一维高斯分布的曲线1.3 标准一维高斯分布 2 二维高斯分布2.1 二维高斯分布的定义 2.2 二维高斯分布的曲线3 二维高斯滤波器3.1 高斯滤波器简介高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器
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2023-11-27 21:05:13
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高斯分布（Gaussian distribution） 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussi
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2023-11-10 02:25:56
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高斯那些公式
已知 D 维向量 x，其高斯概率分布为：
N(x|μ,Σ)==1(2π)D/21|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))1|Σ|(2π)D−−−−−−−√exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))
显然默认 x 是一个列向量
还需注意的是，当传递进去的是样本矩阵 X（以行为样本） 而不是列向量 x，则在计算指数部分时，
-1/2*sum(X/S
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2016-10-29 13:06:00
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高斯那些公式 已知 D 维向量 x，其高斯概率分布为：N(x|μ,Σ)==1(2π)D/21|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))1|Σ|(2π)D−−−−−−−√exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))
显然默认 x 是一个列向量还需注意的是，当传递进去的是样本矩阵 X（以行为样本） 而不是列向量 x，则在计算指数部分时，-1/2*sum(X/Sigma .* X, 2)
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2016-10-29 13:06:00
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2.3高斯分布高斯分布又称正态分布，被广泛用于连续变量分布的模型。对于单变量x，高斯分布的形式这里表示期望，表示方差。对于一个D维向量X，其多元高斯分布形式为：这里是一个D维均值向量，是的协方差矩阵，表示的行列式。 高斯分布出现在很多应用中并可以从很多角度来阐释。比如，我们已经见过的实单变量使熵最大的分布就是高斯分布。该性质同样适用于多元高斯分布中。
异常点检测 (Outlier Detection) 相信大家并不陌生，它是无监督学习的重要应用之一，它的主要任务是从一些列无标签的样本中找到某些 “与众不同的” 的样本 (异常点 Outlier)，这些样本与大部分样本 (正常点 Normal) 的分布“格格不入”。这篇文章主要介绍基于独立高斯分布 (Gaussian distribution) 和多元高斯分布 (Multi-variable Ga
文章目录4.3.1 连续型随机变量正态（高斯）分布图形特征性质Independent Gaussian
Gaussian
Z = X_1^2 + X_2^2 +...+ X_n^2
Z=X12+X22+...+Xn2复正态（高斯）分布与正态分布相关的函数1. Q函数2. 误差函数（Error Function）3. 互补误差函数（Complementary Error Function
高斯分布 Gaussian公式图示性质标准化期望二阶距方差高斯分布的似然函数概念图示性质参数估计过程 高斯分布（ Gaussian）公式高斯分布被定义为： N(x|μ,σ)=1(2πσ2)1/2exp{−12σ2(x−μ)2}均值（mean） μ
方差（variance） σ2 标准差（standard deviation）：方差的平方根，记做 σ
精度（precision）：方差的倒数，写作
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2023-08-28 13:40:58
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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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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
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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