原文地址：https://www.jianshu.com/p/f864bac6cb7a 拉普拉斯矩阵是图论中用到的一种重要矩阵，给定一个有n个顶点的图 G=(V,E)，其拉普拉斯矩阵被定义为 L = D-A，D其中为图的度矩阵，A为图的邻接矩阵。例如，给定一个简单的图，如下（例子 ...

【摘要】 　　Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形 ...

拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）又称 加1平滑，常用平滑方法。解决零概率问题。 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题：在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。 在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出 ...

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 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似，但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾。 ...

摘自 https://blog.csdn.net/beiyangdashu/article/details/49300479 和 https://en.wikipedia.org/wiki/Laplacian_matrix 定义 给定一个由n个顶点的简单图G，它的拉普拉斯矩阵定义为： L ...

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 ...

拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 　　拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子，主要应用在图论中，作为一个图的矩阵表示。 　　给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$，它的拉普拉斯矩阵： 　　　　$L=D-A ...

转自：https://www.kechuang.org/t/84022?page=0&highlight=859356，感谢分享！ 在机器学习、多维信号处理等领域，凡涉及到图论的地方，相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关，回想起来也常常一脸懵逼 ...