开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

高斯拟合不考虑峰值的负部分

高斯拟合是一种常用的数学方法，用于将实际数据拟合成高斯分布曲线。在拟合过程中，不考虑峰值的负部分意味着只对数据的正部分进行拟合，而忽略了数据的负部分。

高斯拟合的概念：高斯拟合，也称为正态分布拟合，是一种通过调整高斯函数的参数，使其最优地逼近实际数据的方法。高斯函数是一种钟形曲线，具有一个峰值和对称的两侧。拟合过程通过最小化实际数据与高斯函数之间的差异，来确定最佳的拟合曲线。

高斯拟合的分类：高斯拟合可以分为单峰高斯拟合和多峰高斯拟合两种类型。单峰高斯拟合适用于数据集中存在一个主要峰值的情况，而多峰高斯拟合适用于数据集中存在多个峰值的情况。

高斯拟合的优势：高斯拟合具有以下几个优势：

简单易用：高斯拟合方法相对简单，易于实现和理解。
参数可解释性：高斯函数的参数具有明确的物理意义，可以用于解释数据的特征。
适用性广泛：高斯拟合方法适用于各种类型的数据，包括连续数据和离散数据。

高斯拟合的应用场景：高斯拟合在许多领域都有广泛的应用，包括但不限于：

数据分析：用于对实验数据或观测数据进行拟合，以获得数据的分布特征。
信号处理：用于对信号进行建模和分析，以提取信号的特征。
图像处理：用于对图像中的像素值进行拟合，以实现图像增强、边缘检测等功能。
金融领域：用于对金融数据进行建模和预测，如股票价格、利率等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了多种云计算相关产品，以下是其中一些与数据处理和分析相关的产品：

云服务器（ECS）：提供可扩展的计算能力，用于处理大规模数据计算任务。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库（CDB）：提供高性能、可扩展的数据库服务，用于存储和管理数据。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb
人工智能平台（AI Lab）：提供丰富的人工智能算法和工具，用于数据分析和模型训练。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/ai
云存储（COS）：提供安全可靠的对象存储服务，用于存储和管理大规模数据。详细介绍请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos

请注意，以上推荐的产品仅作为示例，实际选择产品时应根据具体需求进行评估和选择。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

第十六章异常检测

与此相反，在一个典型的异常检测算法中，我们经常会有一个比起正常样本数量大得多的负样本（即，y = 0 的样本），我们可以用这些庞数量的负样本来拟合出 p(x) 的值。...因此在许多异常检测应用中，有这样一个思想：你有很多少的正样本和很多的负样本，当我们在处理估计p(x)的值，拟合所有的高斯参数的过程中，我们只需要负样本就够了。...所以，如果你有大量的负样本，我们仍然可以很好的拟合p(x)的值。与此相反，对于监督学习来说，更典型的情况是：在合理范围内会有大量的正样本和负样本。...还有另外一种人们经常考虑异常检查算法的方法，对于异常检测应用来说，经常有许多不同类型的异常。...图1：峰值在 x_1 = x_2 = 0 处图2：峰值在 x_1 = 0；x_2 = 0.5 处图3：峰值在 x_1 = 1.5；x_2 = -0.5 处所以改变参数 μ 值，就是在移动整个分布的中心

8202 0

machine learning 之 Anomaly detection

也有人将验证数据集和测试数据集作为同一个数据集，这样的做法不推荐。以上只是解决了用哪一部分的数据进行评价，但是如何评价呢？...Supervised Learning 考虑一个问题，根据以上的解说，其实异常监测算法的做法和监督分类的做法十分的相似，那么为什么不直接用监督分类呢，比如logistic regression？...这两个算法的不同在于，异常监测是针对非异常数据的建模，模型建立时不考虑异常数据，而监督分类是对正例和负例分别建模，同时考虑了两个类别。...有大量的正例数据，可以捕捉不同形式的正例，所以可以直接对正例或者负例进行建模，都可以得到比较好出结果。未来可能出现的正例或者负例的形式基本上应该都在训练集中出现过。...2}}\,exp{(-1/2(x-\mu)\Sigma^{-1}(x-\mu))}$ 这个模型的好处是它可以拟合椭圆高斯轮廓，不仅仅限于正圆 $\Sigma$：可以控制椭圆的形状、宽度和角度 $\mu$

5751 0

金融时序预测：状态空间模型和卡尔曼滤波（附代码）

平稳序列在均值水平附近有较好的方差，峰值是原始序列干预的证据。 ? ? 我们将进一步分解时间序列，它通常涉及水平、趋势、季节性和噪声成分的组合。分解有助于在分析和预测期间更好地理解问题。...附加的ETS模型几乎等同于相应的结构模型。 ETS模型具有较大的参数空间。结构模型参数总是非负的（方差）。结构模型更容易推广（例如，添加协变量）。使用结构模型更容易处理缺失的值。.... , e ∗ Ljung-Box残差检验的p值为0.2131015>显著水平(0.05)；因此，不建议使用交叉验证的结果，因为模型显然不适合数据。 ?...使用卡尔曼滤波器并不假设误差是高斯的；然而，在所有误差均为高斯分布的特殊情况下，该滤波器给出了准确的条件概率估计。...我们考虑了一个带有dlm的局部水平模型一个多项式dlm（一个局部线性趋势是一个二阶多项式dlm）和一个季节分量12。检查MLE过程的收敛性是很好的实践，而不是最佳实践的一部分。

4K5 0

信息论 - KL散度

$ \mathrm{KL} $ 散度非负当它为 0 时, 当且仅当 \mathrm{P} 和 \mathrm{Q} 是同一个分布 ( 对于离散型随机变量), 或者两个分布几乎处处相等 (...这就是 \mathrm{KL} 散度不满足对称性的原因。示例假设真实分布 P 为混合高斯分布，它由两个高斯分布的分量组成。...如果希望用普通的高斯分布 Q 来近似 P , 则有两种方案: image.png 如果选择 Q_{1}^{*} , 则: 当 P(x) 较大的时候 Q(x) 也必须较大。...由于 P(x) 的峰值有两个, 因此 Q_{1}^{} 无法偏向任意一个峰值，最终结果就是 Q_{1}^{*} 的峰值在 P(x) 的两个峰值之间。...绝大多数场合使用 D_{K L}(P | Q) 原因是：当用分布 Q 拟合 P 时我们希望对于常见的事件, 二者概率相差不大。

1K2 0

【视频】R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析|数据分享|附代码数据

简而言之，EVT 可以概括为对风险价值（也称为方差-协方差法）疏忽的解决方案。介绍 “重尾”和高斯分布模型有什么区别？ “重尾”分布是那些尾部不是指数边界的分布。...从图形上看，与经验数据相比，重尾模型（深蓝色）捕捉到了模型投资组合中描述的更多风险。高斯模型或钟形曲线，正态分布为浅蓝色。 ...负 EVI是指_端点为负的 EVI 可逆_分布，表示短尾分布。 ---- 极值理论通常极端分析从相对较大的数据开始，然后缩小规模以仅分析极端观察。...POT（Peak Over Threshold）：第二种方法依赖于从连续记录中提取值超过某个阈值（低于某个阈值）的任何时期达到的峰值。...模型检验表明,GPD模型对巨灾风险厚尾特点具有较好的拟合效果和拟合精度,为巨灾风险估计的建模及巨灾债券的定价提供了理论依据。

4851 0

AAAI 2020 | 反向R？削弱显著特征为细粒度分类带来提升

2) 怎么抑制1）Mask Generation 下面解释如何产生用于指明抑制区域的mask，定义，是二值抑制mask对应特征图，1表示抑制，0表示不抑制。...Peak suppression 首先对特征图的峰值进行随机抑制，因为这是对分类器最显著的部分，是的峰值mask，'*'是element-wise的相乘，而是服从伯努利分布的随机值，即有的概率为1。...1的块将整块进行抑制，由于只考虑非峰值点，因此将峰值点的值设为0，最后将两种mask相加得到最后的抑制mask。...1）Loss Function 论文认为，目前使用最广的交叉熵损失函数平均地考虑了所有的负类别，而在细粒度分类中，模型更应该关注相似的负类别，因此提出gradient-boosting cross entropy...(GCE)，只专注于top-k个负类别，首先定义为所有的负类别，，为所有负类别的得分，为负类别的top-k类别集合，将分别top-k集合和非top-k集合，对交叉熵进行改造，只考虑top-k类别的计算

7031 0

SIFT特征点提取「建议收藏」

使用 SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下，辨识速度可接近即时运算。...，dog_pyr为高斯差分图 return 0; 2.2、关键点定位以上方法检测到的极值点是离散空间的极值点，以下通过拟合三维二次函数来精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点...如图5.1所示，直方图的峰值方向代表了关键点的主方向，(为简化，图中只画了八个方向的直方图)。...为了增强匹配的鲁棒性，只保留峰值大于主方向峰值80％的方向作为该关键点的辅方向。因此，对于同一梯度值的多个峰值的关键点位置，在相同位置和尺度将会有多个关键点被创建但方向不同。...考虑到实际计算时，需要采用三线性插值，所需图像窗口边长为3x3xσ_oct x(d+1) 。

1.6K2 1

2016-ICLR-DENSITY MODELING OF IMAGES USING A GENERALIZED NORMALIZATION TRANSFORMATION

这里作者给出的替代方案是计算输出负熵和输入负熵之间的差值： image.png 式 (4) 给出了变换后的数据相对于变换前的数据高斯化的程度。...由于负熵是非负的，且越小表示越接近标准正态分布，因此负的越多表示变换高斯化效果越好。 4. 分裂归一化分裂归一化是一种增益控制方法，其已经成为描述感觉神经元非线性特性的标准模型。...首先保证 (6) 对应的变换是连续可微的，由于式 (6) 分为两部分，第二部分显然是连续可微的，而第一部分求偏导得： image.png 要保证连续性，则要求上述偏导对所有的都是有限的。...负熵减少量越大，表示高斯化效果越好，估计 x 的分布也就越准。...这里作者考虑加性高斯噪声，并使用经验贝叶斯解公式由估计的噪声数据分布推导得到原图像的数据分布，经验贝叶斯解公式如下： image.png 其中，是噪声图像数据，是的方差，

1.5K4 0

AAAI 2020 | 反向R？削弱显著特征为细粒度分类带来提升

经常密集地集中在小部分区域，因此只会提出有限的特征。...对应特征图$M_c$，1表示抑制，0表示不抑制 Peak suppression [1240] [1240] 首先对特征图的峰值进行随机抑制，因为这是对分类器最显著的部分，$Pc\in \mathbb...in \mathbb{R}^{G\times G}$ [1240] 由于只考虑非峰值点，因此将峰值点的值设为0 [1240] 最后将两种mask相加得到最后的抑制mask Activation...module用于发现更多不易察觉的细微特征，而gradient-boosting loss则是避免容易混淆的类别的误分 Loss Function [1240] 论文认为，目前使用最广的交叉熵损失函数平均地考虑了所有的负类别...，尽管可以看到原始方法在训练集上的准确率比论文提出的方法要好，但是在测试集的表现不好，这说明原始方法对训练集有点过拟合了 Qualitative Results [1240] 从图4可以看出，论文提出的方法提取了更多的特征区域

6920 0

EVT 极值理论「建议收藏」

例如常用的高斯分布，通常绝大多数数据不会偏离均值很多，但是对分布两端的极端值很难预测；属于小概率事件，事件越极端发生概率越低；此时计算发生概率可使用以往此类极端事件发生情况拟合曲线。...例如，X1…Xn 是n个变量，符合高斯正态分布，Mn为X中的极大值集合，Mn符合EVD分布，γ 由初始分布决定(这里是高斯分布，值为0) 对于多数概率分布，当事件趋向于极值时其概率会下降，例如当X 大于某值是...如下图，蓝色线段表示的是一个未知分布，但是红色虚线则可以进行拟合推动其分布。...另一种情况，Xi 大于初始阈值还属于正常值(峰值样例)。在峰值样例中，添加到峰值集合，更新Zq。SPOT假设 Xi 分布不随时间变化，但可能太严格了。...如果新来的相对值大于zq，判断为异常，不更新模型（特指极值分布模型），不更新M值。

1.8K1 0

TPAMI 2024 | 逐点监督下的噪声标注建模

因此，传统损失函数受到假设的每像素噪声与实际注释噪声不匹配问题的困扰。首先，模型很容易在没有适当表示注释噪声的情况下过拟合。其次，在存在大量注释噪声的情况下，模型倾向于预测平滑的图，这不适合定位。...Intermediate Representation Generation 通常，点注释在训练期间不直接用作真实的标注，因为它们是嘈杂的并且容易过拟合。...单个项包括一系列变换：平方L2范数、负指数和缩放。注意，具有非零均值的多元高斯随机变量的平方L2范数是一个非中心分布。...由于这些位置最影响密度图和计数，因此在这些区域使用高斯近似是更好的选择。使用伽马分布可能会更好地拟合稀疏区域（计数小的区域），但以牺牲拟合较大密度的重要区域为代价。...Missing and Duplicate Noise 在这一部分，我们通过假设每个注释的密度为一个随机变量而不是一个，来考虑遗漏和重复注释。

311 0

标签分配 | GGHL，面向旋转目标检测的标签分配策略

主要工作针对上述问题，作者提出了通用高斯热力图标签分配策略（GGHL），其主要包括三个部分：一个目标自适应的采样策略（OLA），基于2D旋转高斯热力图，使得采样策略更能反映目标的尺寸和方向特性。...CenterNet，BBAvector，DRN等使用标准高斯分布（圆形）不能反映目标的形状和方向特性，并且其只使用高斯峰值点作为正样本加剧了正负样本不平衡，并且使用高分辨率特征图加大了计算复杂性。...高斯概率密度函数如下：其中X=[x,y]^T\sim N(\mu,C)，\mu\in R^2代表平均向量，C\in R^{2\times2}为非负半定实矩阵，代表两个变量的协方差矩阵。...对于空间范围，设高斯峰值的边界框为C-BBox，此时其他位置的边界框与C-BBox的IoU大于阈值T_{IoU}则视为正位置（positive location）。...除此之外，并不是每一个凸四边形都能被ORC表示，还需要讨论顶点不在HBB上的情况以及ORC中顶点的隐式排序。此外，直接使用高斯分布来加权并不适合部分目标，如港口等等。

9202 0

机器学习教程之独立成分分析：PCA的高阶版

密度函数为py(T)的随机变量y的熵定义为则负熵定义为其中ygauss表示服从高斯分布的随机变量，且与随机变量y具有相同的方差。...信息论中的一个重要的结果是说，在所有相同方差的随机变量中，高斯随机变量具有最大的熵，因此，负熵总是非负的，当且仅当随机变量y服从高斯分布时，负熵为零。...负熵作为非高斯性的度量是一个非常好的标准，因为它在某些判据下是非高斯性的最优估计器。...import FastICA #导入函数 ica = FastICA(conponents = 70) #conponents为独立元个数，如果不设置默认为训练的样本数 dataICA = ica.fit_transform...(data) #拟合并转化数据为独立成分 dataICA2 = ica.transform(data2) #使用拟合好的ica转化另一份数据为独立成份将ICA用于语音分离的python实例代码：https

1.3K2 0

第十三章支持向量机

l^(1) 即，图中的峰值。 ?的3D曲线图，即为给定样本 x 到 l^(1) 的距离。...因此，当 σ^2 变小时，我们从峰值开始往周围移动，特征 f_1 下降到 0 的速度会变得更快；与此相反，当你增大 σ^2 的值的时候，那么我们从峰值开始往周围移动，特征 f_1 下降到 0 的速度会变慢...C=1/λ C 较大时，相当于λ较小，可能会导致过拟合，高方差； C 较小时，相当于λ较大，可能会导致低拟合，高偏差；以及，高斯函数中 σ^2 参数的选择： ?...这将会保证SVM能考虑到所有不同的特征变量。 ? 目前，“高斯核函数”和“线性核函数”是两个最常用的核函数。这里有一个警告，不是所有你可能提出来的相似函数都是有效的核函数。...这个定理所做的是，确保所有的SVM包，所有的SVM软件包能够用大类的优化方法并从而迅速得到参数 θ 。因此，大部分人要做的就是用线性核函数或者高斯核函数。

6032 0

GBDT 与 LR 区别总结

1、从机器学习三要素的角度： 1.1 模型本质上来说，他们都是监督学习，判别模型，直接对数据的分布建模，不尝试挖据隐含变量，这些方面是大体相同的。...；而 GBDT 采用 CART 树作为基分类器，其无论是处理分类还是回归均是将采用回归拟合（将分类问题通过 softmax 转换为回归问题，具体可参考本博客 GBDT 章节），用当前轮 CART 树拟合前一轮目标函数与实际值的负梯度...也正是因为 GBDT 采用的 CART 树模型作为基分类器进行负梯度拟合，其是一种对特征样本空间进行划分的策略，不能使用 SGD 等梯度优化算法，而是 CART 树自身的节点分裂策略：均方差(回归) 也带来了算法上的不同...；GBDT 损失函数值得是前一轮拟合模型与实际值的差异，而树节点内部分裂的特征选择则是固定为 CART 的均方差，目标损失函数可以自定义，当前轮 CART 树旨在拟合负梯度。...（试想，如果不将分类转换为回归问题，GBDT 每轮目标函数旨在拟合上一轮组合模型的负梯度，分类信息无法求梯度，故而依旧是采用 softmax 转换为回归问题进行求解）。

1.5K2 0

机器学习（十六） ——SVM理论基础

2、原理 svm能够自动的划分出最大边界，主要依据的是向量的点乘的原理。当C很大时，为了让代价函数尽量小，带C的那一项则需要为0，因此现考虑正则化项。...原因在于公式，从公式上可以看出，δ值越小，越趋向于e的负无穷大次方，即为0；反之则越趋向于e的0次方，即为1。 ?...五、高斯核函数实际判定过程假设样本l(1)，则其对应的x1和x2已经固定，则带入到原来拟合好的边界函数中，可以得到对应的点f的值。...δ的性质上面提到过，太大容易高偏差欠拟合，且变化缓慢；太小容易出现高方差过拟合，且变化太快。 2、归一化如果用到高斯核函数，当特征值之间的数量值差距太大，需要将特征值归一化。...通常是先增加或者创造部分特征，再使用logistic或者svm的线性核函数。

8217 0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法（1）

损失函数是用来评价模型的预测值 Y_hat=f(X) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用 L(Y,f(x))来表示损失函数，损失函数越小，模型的性能就越好。...该损失函数不考虑预测值和真实值的误差程度，也就是只要预测错误，预测错误差一点和差很多是一样的。...risk)，容易过拟合(详细参见防止过拟合的一些方法)，因此还需要考虑模型的泛化能力，一般常用的方法便是在目标函数中加上正则项，由损失项(Loss term)加上正则项(Regularization...从上式可以看出，当w为正时，更新后w会变小；当w为负时，更新后w会变大；因此L1正则项是为了使得那些原先处于零（即w≈0）附近的参数w往零移动，使得部分参数为零，从而降低模型的复杂度（模型的复杂度由参数决定...，于是高斯在这基础上使用高斯分布对其进行拟合，如下图：

3.4K13 0

从损失函数的角度详解常见机器学习算法(1)

损失函数是用来评价模型的预测值 Y_hat=f(X) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用 L(Y,f(x))来表示损失函数，损失函数越小，模型的性能就越好。...2、正则一般来说，对分类或者回归模型进行评估时，需要使得模型在训练数据上使得损失函数值最小，即使得经验风险函数最小化，但是如果只考虑经验风险(Empirical risk)，容易过拟合(详细参见防止过拟合的一些方法...从上式可以看出，当w为正时，更新后w会变小；当w为负时，更新后w会变大；因此L1正则项是为了使得那些原先处于零（即|w|≈0）附近的参数w往零移动，使得部分参数为零，从而降低模型的复杂度（模型的复杂度由参数决定...，在mini-batch中进行分批处理，先使用一部分样本进行更新，然后再使用一部分样本进行更新。...而拉普拉斯在最高点，即自变量为0处不可导，因为不便于计算，于是高斯在这基础上使用高斯分布对其进行拟合，如下图： ?

1.5K6 1

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture3 局部加权线性回归和 logistic regression

会发现，在拟合θ的时候，我们对于每一个样本x(i)，都有一个对应的weights权重：w(i)。这个权重是一个非负的数。...首先做出一系列假设：假设输入和输出之间的关系用如下等式表示： ? 其中 ? 是一个误差项，用来表示我们在拟合的时候没有考虑到的特征以及随机噪音等。...并假设其为独立同分布的，服从高斯分布N(0,δ2) : ? 所以 ? 亦服从高斯分布，即将ε替换得： ? 所以如果给定x和参数θ，那么输出变量y也服从高斯分布： ?...之所以选择这个拟合函数，以后会讲到，现在先来考虑如何取得合适的θ值？ ? 还是从概率论的角度入手，先做假设： ? 将上面两式整合成一个式子： ?...注释：上面的推导过程画蓝线部分利用到logistic函数的一个极好用的性质： ? 所以我们得到了θ的随机梯度上升更新规则： ?

9481 0

机器学习：支持向量机SVM

其次就是用新的代价函数 cost_1 和 cost_0 替换了逻辑回顾中的相应部分。...比如 \lambda 的作用是使得表达式前面一部分的值变小，那么 \lambda 就要取一个较大的值，那么这和在前一部分乘上 \frac1\lambda 效果是类似的。...上面的这个表达式就是高斯核函数，那么使用高斯核函数为什么可以达到非线性的表达能力呢？...另外，支持向量机也可以不使用核函数，当我们不采用非常复杂的函数，或者我们的训练集特征非常多而实例非常少的时候，可以采用这种不带核函数的支持向量机。...因为 \sigma 很小的高斯分布长得又高又瘦，会造成只会作用于支持向量样本附近，对于未知样本分类效果很差，但训练准确率可以很高，(如果让无穷小，则理论上，高斯核的SVM可以拟合任何非线性数据，但容易过拟合

6342 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭