p=13944 我们已经很自然地认为，不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率，而且可以用单个成本来解释。 当然，在考虑到 一些协变量的情况下，应该考虑使用适当的族对成本的分布进行建模。...以下 是我们将使用的数据集， 通常用来模拟成本的族是Gamma分布或逆高斯分布或对数正态分布（它不在指数族中，但是可以假设成本的对数可以用高斯分布建模）。...对于对数正态分布，应该记住对数正态分布的期望值不是基础高斯分布的指数。...实际上，如果我使用完整的数据集，则回归如下： 即，具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低，而随着Gamma模型的增长而增加。...从第一部分开始，我们已经看到了所考虑的分布对预测有影响，在第二部分中，我们已经看到了大额索赔的定义（以及如何处理它们）也有影响。很明显，精算师在进行利率评估时具有一定的杠杆作用。
p=13944 我们已经很自然地认为，不仅可以用一些协变量来解释单个索赔的频率，而且可以用单个成本来解释。 当然，在考虑到一些协变量的情况下，应该考虑使用适当的族对成本的分布进行建模。...以下是我们将使用的数据集， 通常用来模拟成本的族是Gamma分布或逆高斯分布或对数正态分布（它不在指数族中，但是可以假设成本的对数可以用高斯分布建模）。...对于对数正态分布，应该记住对数正态分布的期望值不是基础高斯分布的指数。...即，具有对数正态分布的平均成本随着汽车的使用年限而降低，而随着Gamma模型的增长而增加。...从第一部分开始，我们已经看到了所考虑的分布对预测有影响，在第二部分中，我们已经看到了大额索赔的定义（以及如何处理它们）也有影响。很明显，精算师在进行利率评估时具有一定的杠杆作用。
distribution） 提出了一种自动映射技术，通过亮度像素的伽马校正和概率分布来提高调暗图像的亮度。...该算法本质上是一种自适应的gamma校正算法，其中，“自适应”是利用图像直方图信息来实现的，本文提出了一种混合HM方法，将cdf、加权分布和伽玛校正相结合的算法 算法步骤： 假设X表示我们的输入图像，其亮度...统计图像的灰阶像素分布概率probability density function (PDF)。...2、Weighting Probability Density Function 利用cd f并应用归一化伽玛函数来修改变换曲线，而不会丢失可用的统计直方图，对前一步算出来的概率密度函数进行修改，加权分布...PDF_{w}(l) =max(PDF)*(\frac{PDF(l)-min(PDF)}{max(PDF)-min(PDF)})^{\alpha} 较低的伽玛参数产生更显著的调整，alpha可取0.1,0.5
指数分布是伽玛分布和weibull分布的特殊情况，产品的失效是偶然失效时，其寿命服从指数分布。...3. γ(伽玛)分布 伽玛分布(Gamma)是著名的皮尔逊概率分布函数簇中的重要一员，称为皮尔逊Ⅲ型分布。它的曲线有一个峰，但左右不对称。 伽玛分布中的参数α，称为形状参数，β称为尺度参数。 ?...伽玛函数为： ? 伽玛函数是阶乘在实数上的泛化。 1). 概率密度函数 ?...以样本数据的累计频数分布与特定理论分布比较，若两者间的差距很小，则推论该样本取自某特定分布族。 该检验原假设为H0:数据集符合伽玛分布，H1:样本所来自的总体分布不符合伽玛分布。...γ 是伽玛函数。
正态分布、对数正态分布、t分布、卡方分布 正态分布，又称高斯分布，也许是最重要的概率分布。它的钟形曲线极具辨识度。像自然对数e一样，神奇的正态分布随处可见。...最后，卡方分布是正态分布值的平方和的分布。它是卡方检验的基础。卡方检验基于观测值和理论值的差（假定差遵循正态分布）的平方和。 ?...伽玛分布和贝塔分布 如果都谈到卡方分布之类了，那么谈话应该算是比较严肃的。你可能在和真正的统计学家聊天，到了这个份上，你也许该致歉，表示自己知道的不多，因为伽玛分布之类的名词会出现了。...伽玛分布是指数分布和卡方分布的推广。伽玛分布通常用作等待时间的复杂模型，这一点上更像指数分布。例如，伽玛分布可以用来建模接下来第n个事件发生前的时间。...在机器学习中，伽玛分布是一些分布的“共轭先验”。 ? 图片来源：维基百科；许可：GPL 别在共轭先验的对话中插话，不过如果你真的插话了，准备好谈论贝塔分布，因为它是上面提到过的大多数分布的共轭先验。
**v plt.plot(x,y,"r",linewidth=1) plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"] plt.title("伽玛变换函数...") plt.xlim([0,255]) plt.ylim([0,255]) plt.show() #伽玛变换 def gamma(img,c,v): lut=np.zeros...,grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法：图像灰度伽玛变换...，也称图像指数变换或图像幂次变换，另一种常用的灰度非线性变换。...当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分 当γ的区域，压缩灰度级较高的部分 当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像
本文记录伽马分布。 整数次数的伽马分布 若事件服从泊松分布，泊松分布参数为\lambda，则事件第i 次发生和第i+k 次发生的时间间隔t的分布为伽玛分布。...更一般的伽马分布 事实上，若随机变量 X 服从伽马分布，则其概率密度函数为： p(X ; \alpha, \beta)=\frac{\beta^{\alpha}}{\Gamma(\alpha)} X...整数次数伽马分布的理解 已知Gamma分布的密度函数为: f(x, \alpha, \lambda)=\frac{\lambda^{\alpha} x^{\alpha-1} e^{-\lambda x...也可以反过来说，伽马分布是n个独立的指数分布随机变量的和。...伽马函数 伽玛函数（Gamma Function）作为阶乘的延拓，是定义在复数范围内的亚纯函数，通常写成 \Gamma(x) 。 在x取值为正整数时与阶乘是统一的。
所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图像对比度效果。...这种伽玛校正可以由摄像机完成。...我们称为摄像机的伽玛值。...电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。...彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8＝0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以现在的彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。
一.图像灰度非线性变换：DB=DA×DA/255 二.图像灰度对数变换 三.图像灰度伽玛变换 四.总结 文章参考自己以前系列图像处理文章及OpenCV库函数。...对应的对数函数曲线如图 ---- 三.图像灰度伽玛变换 伽玛变换又称为指数变换或幂次变换，是另一种常用的灰度非线性变换。...图像灰度的伽玛变换一般表示如公式所示： 当γ>1时，会拉伸图像中灰度级较高的区域，压缩灰度级较低的部分。 当γ的区域，压缩灰度级较高的部分。...当γ=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像。 Python实现图像灰度的伽玛变换代码如下，主要调用幂函数实现。...', img) cv2.imshow('Output', output) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 下图表示经过伽玛变换处理后的效果图，伽马变换对于图像对比度偏低
Γ \Gamma Γ分布 指数分布是两次事件发生的时间间隔 Γ \Gamma Γ分布是n倍的指数分布 即， Γ \Gamma Γ分布表示发生n次（ α \alpha α次）事件的时间间隔的概率分布...回忆一下Poisson分布的直观含义： 随机变量X代表出生婴儿的个数，P {X=k} 代表出生k个婴儿的概率， λ \lambda λ为已知数，代表平均单位时间出生婴儿的个数。...} 如果我们把λ看成一个变数，假设是x 那 么 得 到 的 分 布 就 叫 G a m m a 分 布 {\color{Red}{那么得到的分布就叫Gamma分布}} 那么得到的分布就叫Gamma分布...，显然Gamma比Poisson更高一维的分布。...所以，Gamma分布与Possion分布在数学形式上是一致的，只是Poisson分布是离散的，Gamma分布是连续的，可以直观的认为Gamma分布是Poission分布在正实数集上的连续化版本。
泊松分布：泊松分布解决的是“在特定时间里发生n个事件的机率”。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。...伽马分布：假设X1, X2, ... Xn 为连续发生事件的等候时间，且这n次等候时间为独立的，那么这n次等候时间之和Y (Y=X1+X2+......+Xn)服从伽玛分布，即 Y~Gamma(α , β)，其中α = n, β = λ。这里的 λ 是连续发生事件的平均发生频率。指数分布是伽玛分布α = 1的特殊情况。...伽玛分布解决的问题是“要等到n个随机事件都发生，需要经历多久时间”。所以，伽玛分布可以看作是n个指数分布的独立随机变量的加总： ? ?...这里a=n, 当a=1时，伽马分布就是指数分布，所以伽马分布就是n个指数分布的和。伽马分布期望和方差： ?
这说明暗区的信号要比实际情况更暗，而亮区要比实际情况更高。所以，要重现摄像机拍摄的画面，电视和监视器必须进行伽玛补偿。这种伽玛校正也可以由摄像机完成。...我们称为摄像机的伽玛值。...电视系统的伽玛值约为2.2，所以电视系统的摄像机非线性补偿伽玛值为0.45。...彩色显像管的伽玛值为2.8，它的图像信号校正指数应为1/2.8=0.35，但由于显像管内外杂散光的影响，重现图像的对比度和饱和度均有所降低，所以彩色摄像机的伽玛值仍多采用0.45。...2 gamma校正定义 (Gamma Correction，伽玛校正）：所谓伽玛校正就是对图像的伽玛曲线进行编辑，以对图像进行非线性色调编辑的方法，检出图像信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大
近几年来，泡泡玛特推出的MOLLY盲盒系列，突然在互联网上火爆了起来，一时间喜欢潮流文化的各色青年，都被这款盲盒所“俘获”，同时也帮助推出盲盒的泡泡玛特实现了营收方面的三级跳，扭转了以往的惨淡营生。...毕竟，仅仅依靠打开盲盒时那一瞬间的快感，并不能保证泡泡玛特在海外市场的长期发展。 盲盒经济难长久 泡泡玛特做的不只是盲盒经济，更是通过盲盒贩卖快感。...如果只是单纯售卖潮流玩具，泡泡玛特想要取得如今的成绩可能需要更长的时间，但是“潮玩+盲盒”的模式，却帮助泡泡玛特实现了营收层面的三级跳。 近几年，盲盒的热度突然飙升。...这种热度反映在具体的层面，就是泡泡玛特的营收和净利都有了突飞猛进的增长。...另外，依靠一时快感而生的盲盒经济并不能保证泡泡玛特的持久增长，不论是海外还是国内，如何找到一种更加稳定的营收模式，也是泡泡玛特成为“中国迪士尼”必须克服的问题。
这是伽马分布的一个特殊情况。它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。...指数分布与分布指数族的分类不同，后者是包含指数分布作为其成员之一的大类概率分布，也包括正态分布，二项分布，伽马分布，泊松分布等等。 可以使用指数分布对不同事件发生之间所花费的时间进行建模。...伽玛分布 伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数，是概率统计中一种非常重要的分布。“指数分布”和“χ2分布”都是伽马分布的特例。...泊松过程中连续出现之间的时间具有指数分布。 对时间序列进行建模预测接下来发生 n 个事件时就会出现伽马分布。...它在机器学习中被当作“共轭先验”使用 Gamma 函数 当形状参数α=1时，伽马分布就是参数为γ的指数分布，X~Exp（γ） 当α=n/2，β=1/2时，伽马分布就是自由度为n的卡方分布，X^
幂律变换（伽马变换） 伽马变换主要用于图像的校正，对灰度值过高（图像过亮）或者过低（图像过暗）的图像进行修正，增加图像的对比度，从而改善图像的显示效果。...当伽马大于1拉伸高像素值的范围压缩灰度级较低的部分，当伽马小于1拉伸低像素值的范围压缩灰度级较高的部分。哪部分的斜率越大，哪部分的拉伸比例就越大。...当n=1时，该灰度变换是线性的，此时通过线性方式改变原图像。 Python实现图像灰度的伽玛变换代码如下，主要调用幂函数实现。...# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 #伽玛变换 def gamma...output_img = np.uint8(output_img+0.5) return output_img #读取原始图像 img = cv2.imread('test.png') #图像灰度伽玛变换
• 将累积直方图应用于图像像素的值 06.伽马校正 伽玛校正是对图像的非线性操作，用于检测图像信号部分和浅色部分中的暗色，并增加二者的比率以提高图像对比度效果。...为了纠正这种差异，当保存由以下内容确定的图像时，相机将自动对数据进行伽玛校正： 其中，γ仍然是显示器的伽玛值。监视器显示图像时，由监视器的伽玛值引起的错误被抵消。...显示器的伽玛值越高，图像越暗。...红线代表显示屏的伽玛值 蓝线代表相机保存照片时进行的校正 紫色线代表两者合并后的结果 大多数图像捕获设备在保存图片时会自动添加伽玛校正，这意味着非线性空间中的颜色存储在图片中。...我们直接使用存储在图片中的颜色数据，然后最终输出到屏幕时，再次手动执行伽玛校正，这将导致纹理太亮，因为我们执行了两次伽玛校正。 伽玛校正的示例 参考文献 1.
特别是涉及变量置键的关系强度，对于模型的选择非常重要，那么今天一起来学习一下，有关可视化的两个分布，分别是单变量分布及双变量分布！...()函数集合了matplotlib的hist()与核函数估计kdeplot的功能; 增加了rugplot分布观测条显示与利用scipy库fit拟合参数分布的新颖用途。...【拟合参数分布】 拟合参数分布，distplot的fit参数,控制拟合的参数分布图形 distplot可以绘制很多分布,函数内部涵盖了大量的分布函数, 可以用来近似拟合数据.这对于熟悉统计的人来说十分有用...伽玛分布（Gamma Distribution）是统计学的一种连续概率函数。 这里采用distplot使用fit参数去拟合绘制伽玛分布。...伽玛图 注意将kde关闭，否则两个图绘制到一张图中，不容易区分！ sns.distplot(x,kde=False,fit=stats.gamma) ?
Gray 灰色 Inverse 反函数 Inverse Gamma 反函数伽玛 Shade 底纹，百分比 Tint 底纹，百分比 RGB和Hsl的相互转换 其中有关RGB和Hsl的相互转换的公式如下...、BlueOffset RGB的绿色：Green、GreenModulation、GreenOffset RGB的反函数：Inverse RGB的补码: Complement RGB的伽玛校正和反伽玛矫正...g; updatedColor.B = b; } return updatedColor; } RGB的伽玛校正和反伽玛矫正...伽玛校正 实际上就是显示器的非线性特性让亮度在我们眼中看起来更好, 但是在渲染时反而会因此导致问题....的逆运算以抵消显示器的作用 因此计算伽玛校正的逻辑代码如下： /// /// 对于sRGB的伽玛校正，也就是 1/2.2的幂运算
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