原文:分布拟合——正态/拉普拉斯/对数高斯/瑞利 分布

作者:桂。 时间: : : 链接:http: www.cnblogs.com xingshansi p .html 声明:欢迎被转载,记得注明出处 前言 本文为曲线与分布拟合的一部分,主要介绍正态分布 拉普拉斯分布等常用分布拟合的理论推导以及代码实现。 一 理论推导 假设数据独立同分布。对于任意数据点 x i ,对应概率密度为 f x i ,最大似然函数: J mathop prod limits ...

2017-03-16 21:19 0 3274 推荐指数:

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曲线拟合——(2)拉普拉斯/瑞利/对数 曲线

作者:桂。 时间:2017-03-15 21:12:18 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6556517.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 本文为拟合系列中的一部分,主要介绍拉普拉斯曲线 ...

Thu Mar 16 05:48:00 CST 2017 0 1961
拉普拉斯分布(Laplace distribution)

拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布分布很相似,但是拉普拉斯分布分布有尖的峰和轻微的厚尾。 ...

Sat Dec 30 06:05:00 CST 2017 0 9097
拉普拉斯(Laplace)分布

Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$ 一般$\mu$的取值为0,所以形式如下: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e ...

Wed Apr 18 23:08:00 CST 2018 0 13109
拉普拉斯分布的随机数

一、功能 产生拉普拉斯分布的随机数。 二、方法简介 1、产生随机变量的组合法 将分布函数\(F(x)\)分解为若干个较为简单的子分布函数的线性组合 \[F(x)=\sum_{i=1}^{K}p_{i}F_{i}(x) \] 其中 $ p_{i}> 0 \ (\forall ...

Tue Oct 08 02:35:00 CST 2019 0 628
L1 和L2正则化在机器学习里面的应用,拉普拉斯分布高斯分布

正则化是为了防止过拟合。 1. 范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小。 范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下: L1范数: 当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和。 L2范数: 当p=2时,是L2范数 ...

Sat Apr 11 15:16:00 CST 2020 0 1464
高斯拉普拉斯算子(Laplace of Gaussian)

高斯拉普拉斯(Laplace of Gaussian) kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai Laplace算子作为一种优秀的边缘检测算子,在边缘检测中得到了广泛的应用。该方法通过对图像求图像的二阶倒数 ...

Fri Sep 13 06:07:00 CST 2013 0 7142
拉普拉斯平滑

  假设我们在做一个抛硬币的实验,硬币出现正面的概率是\(\theta\)。在已知前\(n\)次结果的情况下,如何推断抛下一次硬币出现正面的概率呢?  当\(n\)很大的时候,我们可以直接统计正 ...

Fri Aug 19 07:09:00 CST 2016 0 2822
拉普拉斯变换

拉普拉斯变换 由于古典意义下的傅里叶变换存在的条件是\(f(t)\)除了满足狄拉克雷条件以外,还要在\((-\infty,\infty)\)上绝对可积,许多函数都不满足这个条件。在很多实际问题中,存在许多以时间 \(t\) 为自变量的函数,这些函数根本不需要考虑\(t<0\)的情况 ...

Sat Sep 26 23:43:00 CST 2020 0 1629
 
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