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搜索关键字:mixtures of gaussian    ( 246个结果
UPenn - Robotics 5:Robotics: Estimation and Learning - week 1:Gaussian Model Learning
恢复内容开始 quadrotor This is an example of a camera called a Ladybug in two versions of the black and the red one. Which is an array of cameras capturing ...
分类:其他好文   时间:2018-10-28 00:53:23    阅读次数:374
Fisher vector
1、模式识别的方法分为:生成式模型(Generative Model)和判别式模型(Discrimitive) 1)生成式模型 对于输入x和类别标签y:生成式模型主要是估计它们的联合概率分布P(x,y) 主要的方法有:Gaussians、 Naive Bayes、Mixtures of Multin ...
分类:其他好文   时间:2018-10-27 00:10:52    阅读次数:145
Python数据挖掘—回归—一元非线性回归
1、使用scatter_matrix判断个特征的数据分布及其关系 散步矩阵(scatter_matrix) Pandas中散步矩阵的函数原理 参数如下: frame:(DataFrame),DataFrame对象 alpha:(float,可选),图像透明度,一般取(0,1] figsize:((f ...
分类:编程语言   时间:2018-10-04 12:20:34    阅读次数:423
Halcon算子解释
Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-30 15:05:46    阅读次数:169
高斯混合模型
一、什么是高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合,通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况,如利用GMM来解决分类情况, 如下图,在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。 ...
分类:其他好文   时间:2018-09-06 20:00:33    阅读次数:451
K均值聚类(K-means)和高斯混合聚类(Mixture of Gaussian Models)
K means算法流程 给定条件:     example set: $(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_N, y_N)$ 初始化:     K个簇类的中心点坐标(用C来表示):$$(\ ...
分类:其他好文   时间:2018-08-23 14:16:25    阅读次数:339
高斯模糊
"参考文献:阮一峰的网络日志" 通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果。 "模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做 ""高斯模糊"" (Gaussian Blur)。它将 "正态分布" (又名"高斯分布")用于图像处理。 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常 ...
分类:其他好文   时间:2018-08-21 19:45:17    阅读次数:162
Python——sklearn提供的自带的数据集
sklearn提供的自带的数据集 sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> ...
分类:编程语言   时间:2018-08-12 20:03:11    阅读次数:1007
聚类算法相关
Bisecting KMeans Bisecting KMeans算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇,然后将该簇一分为二,之后选择能最大限度降低聚类代价函数(也就是误差平方和)的簇划分为两个簇,以此进行下去,直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。 Gaussian Mixture Model ...
分类:编程语言   时间:2018-08-02 02:03:02    阅读次数:169
再论sklearn分类器
https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5132203.html 这几天在看 sklearn 的文档,发现他的分类器有很多,这里做一些简略的记录。 大致可以将这些分类器分成两类: 1)单一分类器,2)集成分类器 一、单一分类器 下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较 按 ...
分类:其他好文   时间:2018-07-30 16:43:55    阅读次数:214
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