matlab产生正态分布样本

mvnrnd - Multivariate normal random numbers This MATLAB function returns an n-by-d matrix R of random vectors chosen from the multivariate normal distribution with mean MU, and covariance SIGMA. 假设n维, (1)R = mvnrnd(MU,SIGMA) 返回一个n维向量(2)r = mvnrnd(MU,…

MATLAB拟合正态分布

clear;clc;close all format compact %% 正态分布的拟合 % 生成随机数 num = 50; y = randn(1000,1); x = 1:num; y = hist(y,num); xx = x(:); yy = y(:); % Set up fittype and options. ft = fittype('y0+(a/(w*sqrt(pi/2)))*exp(-2*((x-xc)/w).^2)', 'independent', 'x', 'depend…

matlab 假设检验

转自:http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7773278 函数名称函数说明调用格式正态总体的参数检验 ztest 单样本均值的z检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail) ttest 单样本均值t检验 (总体服从正态分布) [h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail) ttest2 双样本均值差t检验 (两个总体均服从正…

使用numpy生成二维正态分布

参考资料: https://www.zhihu.com/question/39823283?sort=created https://www.zhihu.com/question/288946037/answer/649328934 一维正态分布样本可以使用numpy.random.normal函数很轻松的产生.那么二维正态分布应该怎么生成呢?以上的参考资料写的很详细,有时间copy过来研究研究.…

给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间…

numpy和Matplotlib篇---2

原创博文,转载请标明出处--周学伟http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子…

给深度学习入门者的Python快速教程

给深度学习入门者的Python快速教程基础篇 numpy和Matplotlib篇本篇部分代码的下载地址: https://github.com/frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners/tree/master/chap5 5.3 Python的科学计算包 – Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展…

Numpy_02

# 十,使用数组进行文件输入和输出 # Numpy 可以将数据以[文本]或[二进制]的形式存入硬盘,或从硬盘载入. # 由于大部分用户更倾向于使用pandas等其他工具来载入文本或表格型数据,因此,这里只讲 Numpy 的内建二进制格式. # 10.1,np.save(),np.savez(),np.savez_compressed()和 np.load() 是高效存取硬盘数据的工具函数. # np.save(),数组在默认情况下是以未压缩的格式进行存储的,后缀名是 .npy # np.save…

python数据分析之numpy、matplotlib的使用

5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间的发展,基本上成了绝大部分Python科学计算的基础包,当然也包括所有提供Python接口的深度学习框架. numpy在Linux下的安装已经在5.1.2中作为例子讲过,Windows下也可以通过pip,或者到下面网址下载: Obtaining NumPy & Sci…

第六节，Python的科学计算包——Numpy

1.基本类型(array) import numpy as np a=[1,2,3,4] b=np.array(a) #array([1,2,3.4]) type(b) #<type 'numpy.ndarray'> b.shape #(4,) c=[[1,2],[3,4]] #二维列表 d=np.array(c) #二位numpy数组 d.shape #(2,2) d.max(axis=0) #找维度0,列的最大值,即最后一个维度上的最大值,array([3,4]) d.max(axis=1…

Python数据分析入门

Python数据分析入门最近,Analysis with Programming加入了Planet Python.作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入导入本地的或者web端的CSV文件: 数据变换: 数据统计描述: 假设检验单样本t检验: 可视化: 创建自定义函数. 数据导入这是很关键的一步,为了后续的分析我们首先需要导入数据.通常来说,数据是CSV格式,就算不是,至少也可以转换成CSV格式.在Python中,我们的操作如…

统计学中z分布、t分布、F分布及χ^2分布

Z就是正态分布,X^2分布是一个正态分布的平方,t分布是一个正态分布除以(一个X^2分布除以它的自由度然后开根号),F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除比如X是一个Z分布,Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布,t(n)=X/根号(Y/n),F(m,n)=(Y1/m)/(Y2/N) 各个分布的应用如下:方差已知情况下求均值是Z检验.方差未知求均值是t检验(样本标准差s代替总体标准差R,由样本平均数推断总体平均数)均值方差都未知求方差是X^2检验两…

Numpy入门笔记第二天

# 数组的组合 import numpy as np arr1 = np.arange(5) arr2 = np.arange(3) print arr1 print arr2 [0 1 2 3 4] [0 1 2] print np.hstack((arr1, arr2)) [0 1 2 3 4 0 1 2] arr3 = np.array([2, 3, 4]) print np.vstack((arr3, arr2)) [[2 3 4] [0 1 2]] print np.dstack((a…

NumPy 新知

import numpy as np a = np.arange(5) a array([0, 1, 2, 3, 4]) 增加一个维度: b = a[:, None] c = a[:,np.newaxis] b is c False b, c (array([[0], [1], [2], [3], [4]]), array([[0], [1], [2], [3], [4]])) import numpy as np a = [1, 2, 3, 4] # b = np.array(a) # arr…

Python运用于数据分析的简单教程

Python运用于数据分析的简单教程这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入.变化.统计和假设检验等基本的数据分析,需要的朋友可以参考下我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下: 数据导入导入本地的或者web端的CSV文件: 数据变换: 数据统计描述: 假设检验单样本t检验: 可视化: 创建自定义函数. 数据导入这是很关键的…

使用LIBSVM工具实现样本分类预测——MatLab

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi…

模式识别 - 处理多个演示样本研究(MIL)特点(matlab)

处理多个演示样本研究(MIL)特点(matlab) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/27206325 多演示样例学习(MIL)的特征(features)包括, "演示样例编号+视频编号+标签+特征"的形式; 须要组成多演示样例学习特定包的形式, 每个元胞是一个多演示样例包, 后面一位是标签, 即"特征包+标签"的形式; 代码: %author @ C.L.Wang %time @ 2…

样本服从正态分布，证明样本容量n乘样本方差与总体方差之比服从卡方分布x^2(n)

样本服从正态分布,证明样本容量n乘样本方差与总体方差之比服从卡方分布x^2(n) 正态分布的n阶中心矩参见: http://www.doc88.com/p-334742692198.html…

Matlab依据样本随机数求概率曲线

相关Matlab函数:hist, bar, cdfplot, ksdensity (1) hist函数 n = hist(Y, x) 假设x是一个向量,返回x的长度个以x为中心的,Y的分布情况. 比如:假设x是一个5元素的向量,返回Y在以x为中心的,x长度个范围内数据直方分布. [n,xout] = hist(...) 返回n和xout.包括有数目频率和间隔位置.能够使用bar(xout, n)来绘制直方图. (2) bar函数绘制条形图.bar(X,Y) 将Y矩阵的每一行化成一组条形图.…

matlab 正态分布相关 API

randn:标准正太分布(μ=0,σ=1) normrnd:正态分布随机数,(需要手动指定 μ,σ,二者均是标量) mvnrnd:多变量正态分布随机数,(需要手动指定 μ,σ(二者为向量))…

matlab计算样本熵

计算14通道得脑电数据吗,将得出的样本熵插入Excel表格 a = zeros(1,14); b = a'; for i =1:14 b(i) = SampEn(d1_1(i,1:3000),2,0.2*std(d1_1(i,1:3000))); end xlswrite('C:\Users\25626\Desktop\滤波后数据\14\样本熵\样本熵.xlsx',b,'Sheet1','J');%数据写入A列调用的SampEn函数 function SampEnVal = SampEn(da…

matlab(2) Logistic Regression: 画出样本数据点plotData

画出data数据 data数据 34.62365962451697,78.0246928153624,030.28671076822607,43.89499752400101,035.84740876993872,72.90219802708364,060.18259938620976,86.30855209546826,179.0327360507101,75.3443764369103,145.08327747668339,56.3163717815305,061.1066645368476…

matlab练习程序（正态分布贝叶斯分类）

clear all;close all;clc; randn('seed',0);mu1=[0 0];S1=[0.3 0;0 0.35];cls1_data=mvnrnd(mu1,S1,1000);plot(cls1_data(:,1),cls1_data(:,2),'+');hold on; mu2=[4 0];S2=[1.2 0;0 1.85];cls2_data=mvnrnd(mu2,S2,1000);plot(cls2_data(:,1),cls2_data(:,2),'r+');axi…

机器学习笔记----四大降维方法之PCA（内带python及matlab实现）

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维…