Truncated normal distribution - Wikipedia Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布. 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?截断分布是指,限制变量x 取值范围(scope)的一种分布.例如,限制x取值在0到50之间,即{0<x<50}.因此,根据限制条件的不同,截

高维空间中的高斯分布和随机投影 (一)在高维球体表面产生均匀分布点的方法 我们来考虑一个采样问题,就是怎样在高维单位球体的表面上均匀的采样.首先,考虑二维的情况,就是在球形的周长上采样.我们考虑如下方法:第一,先在一个包含该圆形的外接正方形内均匀的采样:第二,将采样到的点投影到圆形上.具体地说就是,第一,先独立均匀的从区间$[-1,1]$(我们假设圆形跟正方形的中心点都在原点)内产生两个值组成一个二维的点$(x_1,x_2)$:第二,将该二维点投影到圆形上.例如,如下图所示,如果我们产生点是图中

time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板

什么是模式识别(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定义,模式识别就是用机器学习的算法从数据中挖掘出有用的pattern. 人们很早就开始学习如何从大量的数据中发现隐藏在背后的pattern.例如,16世纪的Kepler从他的老师Tycho搜集的大量有关于行星运动的数据中发现了天体运行的规律,并直接导致了牛顿经典力学的诞生.然而,这种依赖于人类经验的.启发式的模式识别过程很难复制到其他的领域中.例如手写数字的识别.这就需要机器学习的技术了.(顺便提一下,开普勒定律在物理

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

版权声明:本文为博主原创文章,转载或者引用请务必注明作者和出处,尊重原创,谢谢合作 https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/51462942 异常检测(anomaly detection)   关于异常检测(anomaly detection)本文主要介绍一下几个方面: 异常检测定义及应用领域 常见的异常检测算法 高斯分布(正态分布) 异常检测算法 评估异常检测算法 异常检测VS监督学习 如何设计选择features 多元高斯分布 多元高

原文:http://dongguo.me/blog/2014/01/01/expectation-propagation/ 简介 第一次接触EP是10年在百度实习时,当时组里面正有计划把线上的CTR预估模型改成支持增量更新的版本,读到了微软一篇基于baysian的CTR预估模型的文章(见推荐阅读5),文章中没有给出推导的细节,自己也没有继续研究.今年在PRML中读Approximal inference这章对EP有了一些了解,同时参考了其它相关的一些资料,在这里和大家探讨. 什么是期望传播 期望

本文科普一下高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN). 百度百科上解释为“高斯白噪声,幅度分布服从高斯分布,功率谱密度服从均匀分布”,听起来有些晦涩难懂,下面结合例子通俗而详细地介绍一下. 白噪声,如同白光一样,是所有颜色的光叠加而成,不同颜色的光本质区别是的它们的频率各不相同(如红色光波长长而频率低,相应的,紫色光波长短而频率高).白噪声在功率谱上(若以频率为横轴,信号幅度的平方为功率)趋近为常值,即噪声频率丰富,在整个频谱上都有成分,即从低频到高频,低频指的是信号不变或

参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本.在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准.本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用. KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF,若不熟悉请参考卡尔曼滤波简介. KF与EKF的区别如下: 预测未来:x′=Fx+u用x′=f(x,u)代替:其余F用F

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,

内容: 调试强化学习算法(RL算法) LQR线性二次型调节(french动态规划算法) 滤波(kalman filters) 线性二次高斯控制(LGG) Kalman滤波器 卡尔曼滤波(Kalman filtering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法.由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程. 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器.卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方

在之前的HMM系列中,我们对隐马尔科夫模型HMM的原理以及三个问题的求解方法做了总结.本文我们就从实践的角度用Python的hmmlearn库来学习HMM的使用.关于hmmlearn的更多资料在官方文档有介绍. 1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单,"pip install hmmlearn"即可完成. hmmlearn实现了三种HMM模型类,按照观测状态是连续状态还是离散状态,可以分为两类.GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而Multi

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44783647 机器学习Machine Learning - Andrew NG courses学习笔记 Anomaly Detection异常检測 Problem Motivation问题的动机 Anomaly detection example Applycation of anomaly detection Note:for Frauddetection: users behavior exam

一.极大似然已经发生的事件是独立重复事件,符合同一分布已经发生的时间是可能性(似然)的事件利用这两个假设,已经发生时间的联合密度值就最大,所以就可以求出总体分布f中参数θ 用极大似然进行机器学习有监督学习:最大熵模型无监督学习:GMM 二.熵和信息自信息i(x) = -log(p(x)) 信息是对不确定性的度量.概率是对确定性的度量,概率越大,越确定,可能性越大.信息越大,越不确定. 熵是对平均不确定性的度量.熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值越大.H(x) = -∑p(x)log⁡

介绍下EM算法和GMM模型,先简单介绍GMM的物理意义,然后给出最直接的迭代过程:然后再介绍EM. 1 高斯混合模型 高斯分布,是统计学中的模型,其输出值表示当前输入数据样本(一维标量,多维向量)的概率. 1.1 多元高斯分布 如高斯分布-笔记所述,多元高斯函数公式为: \[p({\bf x})=\frac{1}{(2\pi)^{\frac{d}{2}}|\Sigma|^\frac{1}{2}}exp\{-\frac{1}{2}({\bf x-\mu})^T{\Sigma}^{-1}({\bf

十五.异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 参考文档: 15 - 1 - Problem Motivation (8 min).mkv 在接下来的一系列视频中,我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题.这是机 器学习算法的一个常见应用.这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问 题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题. 什么是异常检测呢?为了解释这个概念,让我举一个例子吧: 假想你是一个飞机引擎制造商,当你生产的飞机引擎

Density Function The Generalized Gaussian density has the following form: where  (rho) is the "shape parameter". The density is plotted in the following figure: Matlab code used to generate this figure is available here: ggplot.m. Adding an arbi

Kalman滤波器的历史渊源 We are like dwarfs on the shoulders of giants, by whose grace we see farther than they. Our study of the works of the ancients enables us to give fresh life to their finer ideas, and rescue them from time’s oblivion and man’s neglect.

贝叶斯分类器的分类 根据实际处理的数据类型, 可以分为离散型贝叶斯分类器和连续型贝叶斯分类器, 这两种类型的分类器, 使用的计算方式是不一样的. 贝叶斯公式 首先看一下贝叶斯公式 $ P\left ( y|x \right ) = \frac{P\left ( x|y \right ) * P\left ( y \right )}{\sum_{i=1}^{n}P\left ( x|y_{i} \right )*P\left ( y_{i} \right )} $ 其推导很简单, 因为 P(yx)

随着网络带宽的日益增加和便携式设备,如智能手机或平板电脑处理能力的增强,基于互联网的实时通信已经成为热点. 虽然视频会议已商用了多年,特别是SKYPE这样的视频应用在互联网上已有10年时间,但针对实时音视流高效传输的内部控制标准却是空白.所以标准化组织IETF和W3C准备解决这个问题(2011-2013年). IETF的RTCWeb 想法是把用于实时媒体流的网络拥塞控制算法标准化成协议. W3C的WebRTC想法是标准化一套HTML5的API用于网络浏览器的实时流媒体. CISCO向IETF提出

朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法.最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM).        和决策树模型相比,朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,或 NBC)发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单.        理论上,N