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Mean Shift在计算机视觉领域的应用非常广,如图像分割,聚类和视频跟踪,小编曾经用Mean Shift实现目标跟踪,效果还不错。本文详细的总结了Mean Shift算法原理。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 前面介绍到关于概率论中离散型随机变量,和一个离散型相关的经典分布:二分分布,大家想了解的可以参考: 机器学习储备(11):说说离散型随机变量 机器学习储备(12):二项分布的例子解析 理解这些基本的概念和理论,对于我们掌握机器学习的许多算法都是非常有帮助的,比如在分类或聚类时,如果能得出某个样本点属于某个类别的概率,那么无疑是非常
概率密度的总体形状被称为概率分布 (probability distribution),常见的概率分布有均匀分布、正态分布、指数分布等名称。对随机变量特定结果的概率计算是通过概率密度函数来完成的,简称为PDF (Probability Dense Function)。
记得刚读研究生的时候,学习的第一个算法就是meanshift算法,所以一直记忆犹新,今天和大家分享一下Meanshift算法,如有错误,请在线交流。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布,只是由于针对特定条件的不同,可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解(KF、EKF、UKF),也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率(PF)。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,
在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,所以我们开始吧。
换句话说,一枚公平的硬币有正面结果的概率(正面)p = 0.5。如果你掷硬币 20 次,平均值为 20 * 0.5 = 10;你会期望得到10个正面
高斯混合模型 现有的高斯模型有单高斯模型()和高斯混合模型()两种。从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。在很多情况下,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性,所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。 1 单高斯模型 多维变量服从高斯分布时,它的概率密度函数定义如下: 在上述定义中,是维数为的样本向量,是模型期望,是模型协方差。对于单高斯模型,可以明确训练样本是否属于该高斯模型,所以我们经常将用训练样本的均值代替,将用训练样本的协方差代替。假设训练
1 . 高斯混合模型 与 K-Means 相同点 : 高斯混合模型方法 与 K-Means 方法 , 都是通过多次迭代 , 每次迭代都对聚类结果进行改进 , 最终达到算法收敛 , 聚类分组结果达到最优 ;
高斯分布是统计中最重要的概率分布,在机器学习中也很重要。因为很多自然现象,比如人口的身高,血压,鞋子的尺码,教育指标,考试成绩,还有很多更重要的自然因素都遵循高斯分布。
项目或者设备得供应商投标价格得方法有很多。一种常见得方法是:首先估计项目或设备得成本基值,然后确定投标价格再成本基值得基础上得提高比例,即提价比例,最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈,而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下,项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时,提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发
统计学一般分统计描述及统计推断两部分。统计描述是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理后描述数据的客观规律,而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本,用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。本章主要学习统计推断常见的概念及相关基础内容。
现有的高斯模型有单高斯模型(SGM)和高斯混合模型(GMM)两种。从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似于椭圆,在三维空间上近似于椭球。 在很多情况下,属于同一类别的样本点并不满足“椭圆”分布的特性,所以我们需要引入混合高斯模型来解决这种情况。
正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数,该定理指出当随机样本足够大时,总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题,高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的,所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题(但是我错了,这是本篇文章的不同主题)。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么,然后将看一下高斯积分,其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解,推导出正态分布方程。
确定项目或者设备的供应商投标价格的方法有很多,一种常见的方法是:首先估计项目或设备的成本基值,然后确定投标价格在成本基值的基础上提高比例,即提价比例,最后形成投标报价价格。在项目投标市场竞争比较激烈,而且项目或者设备的供应商与子供应商数量有限、信息基本对称的情况下,项目成本估计基值在不同的投标方之间差别可能不大。这时,提价比例会成为投标方报价价格的主要影响因素。
在前端开发中,生成伪随机正态分布的数据对于模拟和实验非常有用。本文将介绍正态分布的基本概念,并探讨如何使用JavaScript实现伪随机正态分布。
本篇介绍随机变量和概率分布的基本概念,以及有关概率分布的一些简单统计量,它们构成了概率和统计的基础知识。
内容一览:随着环境变化加剧,近年来全球极端天气现象频频出现,准确预测降水强度对人类以及自然环境都十分重要。传统模型预测降水的方差较小,偏向小雨,对极端降水预测不足。
计算有限个数的数据的中位数的方法是:把所有的同类数据按照大小的顺序排列。 如果数据的个数是奇数,则中间那个数据就是这群数据的中位数;如果数据的个数是偶数,则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。
来源:DeepHub IMBA本文约2000字,建议阅读5分钟核密度估计是一种非参数统计方法,用于估计数据样本背后的概率密度函数。 在20世纪,统计学还处于起步阶段计算机还不是那么流行的时候,假设正态分布是生成数据的标准。这主要是因为在那个所有结果都是手工计算的时代,正态分布可以使计算不那么繁琐。 但在这个大数据时代,随着计算能力的提高,数据的可用性使得统计学家采用了更现代的技术——非参数统计。这里我们将讨论一种这样的方法来估计概率分布,核密度估计。 n个随机变量服从分布函数F。对数据的假设越多,我们就
TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。
当我们在做聚类任务时, 如果每一类的分布已知的话,那么要求出每个样本属于哪一类, 只需要计算出它归属于 k 个不同簇的概率,然后选择概率值最高的那个簇作为它最终的归属即可。
样本空间Ω:随机实验所有结果的集合。 在这里,每个结果ω ∈ Ω可以看作实验结束时真实世界状态的完整描述。
本文讲述了一场关于统计学课程的讨论,作者从课程回顾、作业提交、薛老师讲解、同学提问和课后交流等方面展示了学习经历和收获。同时,通过一道题目的解答,展示了统计学习题的解答过程,最后总结了统计学习的重要性。
机器学习的世界是以概率分布为中心的,而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布,以及为什么正态分布的使用如此广泛,尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
概率论,包括它的延伸-信息论,以及随机过程,在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数,目标函数,以及对算法进行理论分析。如果将机器学习算法的输入、输出数据看作随机变量,就可以用概率论的观点对问题进行建模,这是一种常见的思路。本文对机器学习领域种类繁多的概率模型做进行梳理和总结,帮助读者掌握这些算法的原理,培养用概率论作为工具对实际问题进行建模的思维。要顺利地阅读本文,需要具备概率论,信息论,随机过程的基础知识。
概率密度函数是概率论中的核心概念之一,用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中,我们经常对样本向量x的概率分布进行建模,往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中,SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念,帮你更深刻的理解它。
我们从高中就开始学正态分布,现在做数据分析、机器学习还是离不开它,那你有没有想过正态分布有什么特别之处?为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开?本文作者专门写了一篇文章,试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)通常简称GMM,是一种业界广泛使用的聚类算法,该方法使用了高斯分布作为参数模型,并使用了期望最大(Expectation Maximization,简称EM)算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解,期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系,实际上在特定约束条件下,K-means算法可以被看作是高斯混合模型(GMM)的一种特殊形式(达观数据 陈运文)。 什么是高斯分布?
。所谓的异常检测问题就是:希望知道这个新的飞机引擎是否有某种异常,或者说,我们希望判断这个引擎是否需要进一步测试。因为,如果它看起来像一个正常的引擎,那么我们可以直接将它运送到客户那里,而不需要进一步的测试。
item得分的计算通常用于召回并且配合用户兴趣画像一同使用。item得分计算的方式可以归为三类:
论文地址: https://papers.nips.cc/paper/3964-double-q-learning.pdf
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))
python作为数据分析被大家熟悉。scipy作为数据分析包更是被广为熟知,scipy.stats用来做统计分析非常好用。scipy.stats包含了各种连续分布和离散分布模型。这篇小文使用scipy.stats来实现几种常见的统计分布。
聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表,在数据分析、模式识别的很多实际问题 中得到了应用。在本文中,SIGAI 将为大家深入浅出的介绍聚类问题的定义以及各种典型的 聚类算法,帮助大家建立对聚类算法最直观、本质的概念。
伯努利分布(Bernoulli distribution)是关于布尔变量xϵ{0,1}的概率分布,其连续参数μϵ[0,1]表示变量x=1的概率。其概率分布可以写成如下形式:
众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据,逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析,都会用到以下统计方面的知识,可以重点学习:
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量,且在0-1之间。我们抛一枚硬币,它有正面朝上和反面朝上两种结果,通常用样本空间S表示,S={正面,反面},而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验,我们极易观察出他们样本空间的大小,而对于较复杂的试验,我们就需要学习些计数法则了。
1 1 导读 版本 11 在概率和统计方面添加了大量改进和扩展. 从描述性统计和随机变量到时间序列和随机过程,整体框架更加强大、快速且易于使用. 2 1 案例 下面小编用Mathematica求解几个
通常情况下,我们不能解析地求解积分,必须借助其他方法,其中就包括蒙特卡罗积分。你可能还记得,函数的积分可以解释为函数曲线下的面积。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。
关于YOLOv3可以看一下我前面的推文讲解:YOLOV3点这里 。前面提到过,YOLOv3在实时性和精确性都是做的比较好的,并在工业界被广泛应用。当前的目标检测算法,大都在网络结构,Anchor,IOU上做了大量的文章,而在检测框的可靠性上做文章的却非常少。所以,Gaussian YOLOv3它来了。论文地址为:点这里 。并且作者也开放了源码,地址为:点这里。所以本文就带大家来学习一下这个算法。
来源:DeepHub IMBA本文约2200字,建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集,组织,分析,解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据,如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住,描述性统计可以在样本和总体数据上执行,但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本,然后从这些数据样本中,推断一些东西(结论)。
基于概率论的数理统计也即概率统计是现代科学研究的基础工具与方法论,错误的理解与使用概率统计也可能会导致完全错误的研究结果。即使现在,我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper,都有可能发现其中概率统计的瑕疵,诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。无论任何时候,我们都应该尝试去反思:我的概率统计知识够吗?
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