<No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain>,BRISQUE. 1. 广义高斯分布,generalized Gaussian distribution,GGD 1.1 描述 零均值的广义高斯分布如下: 其中 而 Γ(·) 是gamma函数. 形状参数 γ 控制分布的“形状”,而 σ² 控制方差. 例如另 γ = 2 就会得到零均值的高斯分布: 首先记 则 因此 就得到了一个比函数: 1.2 参数估计方法 对于零均值广…

广义表是对线性表的扩展——线性表存储的所有的数据都是原子的(一个数或者不可分割的结构),且所有的数据类型相同.而广义表是允许线性表容纳自身结构的数据结构. 广义表定义: 广义表是由n个元素组成的序列:LS = (a1,a2, ... an);其中 ai是一个原子项或者是一个广义表.n是广义表的长度.若ai是广义表,则称为LS的子表. 广义表表头和表尾:  若广义表LS不空,则a1,称为LS的表头,其余元素组成的子表称为表尾. 广义表的长度: 若广义表不空,则广义表所包含的元素的个数,叫广义表的长…

一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了…

广义线性模型 前面我们举了回归和分类得到例子.在回归的例子中,$y \mid x;\theta \sim  N(u,\sigma ^{2})$,在分类例子中,$y\mid x;\theta \sim  Bbernoulli(\phi)$ 广义线性模型是基于指数函数族的,指数函数族原型为: $p(y;\eta) = b(y)exp(\eta^{T}T(y)-a(\eta))$ $\eta$为自然参数,$T(y)$为充分统计量,一般情况下$T(y)=y$.选择固定的T,a,b定义一个分布,参数为$\…

在分类问题中我们如果: 他们都是广义线性模型中的一个样例,在理解广义线性模型之前须要先理解指数分布族. 指数分布族(The Exponential Family) 假设一个分布能够用例如以下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量:h(x)称为基础度量值(base measure): η称为分布的自然參数(natural parameter),也称为标准參数(canonical parameter): T(y)称为充分统计量,通常T(y)=y: a(η)称为对数切割函数(lo…

一.广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前,先回顾一下基本线性模型,也就是线性回归. 在线性回归模型中的假设中,有两点需要提出: (1)假设因变量服从高斯分布:$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$,那么因变量$Y\sim N({{\theta }^{T}}x,{{\sigma }^{2}})$. (2)模型预测的输出为$E[Y]$,根据$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $,$E[Y]=E[{{…

指数分布族 The exponential family 因为广义线性模型是围绕指数分布族的.大多数常用分布都属于指数分布族,服从指数分布族的条件是概率分布可以写成如下形式:η 被称作自然参数(natural parameter),或正则参数canonical parameter),它是指数分布族唯一的参数T(y) 被称作充分统计量(sufficient statistic),很多情况下T(y)=y loga(η) 是log partition functione-a(η)是一个规范化常数,使得…

C语言 产生标准正态分布或高斯分布 随机数 产生正态分布或高斯分布的三种方法: 1. 运用中心极限定理(大数定理) #include #include #define NSUM 25 double gaussrand() { ; int i; ; i < NSUM; i++) { x += (double)rand() / RAND_MAX; } x -= NSUM / 2.0; x /= sqrt(NSUM / 12.0); return x; } 2.利用有box 和 muller 提供的,…

我们前面介绍的一般线性模型.Logistic回归模型.对数线性模型.Poisson回归模型等,实际上均属于广义线性模型的范畴,广义 线性模型包含的范围非常广泛,原因在于其对于因变量.因变量的概率分布等条件的限制放宽,使其应用范围加大. 广义线性模型由以下几个部分组成 1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性,但是分布不再局限于正态分布一种,而是可以是指数族概率分布的任意一种,其方差也可 以不稳定,但必须要能表达为依赖均值的函数 2.线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系,即因变量与…

一.简述 传说Lisp的基本数据结构就是广义表,广义表也是具有典型递归属性的数据结构,此外,由于建表要处理字符串,用C语言处理起来也是一脸懵逼.....最后自己还想写一个将广义表还原成字符串的函数,一是使其可视化,而是验证算法5.6.花了不少功夫才写出来(强烈建议自己动手写一写),最后是借助树形结构的角度才找到一个不错的解决办法.按照<数据结构编程实验>的分类,数据结构无非线性结构.树状结构.图结构,可以说树是特殊的图(图的最小生成树),线性表示特殊的树.....扯远了! 二.头文件 补充版字…