C# 生成正态分布图

2024-08-19

c# 画正态分布图

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对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作参数说明:input输入数据, filter特

在opencv3中实现机器学习之：利用正态贝叶斯分类

opencv3.0版本中,实现正态贝叶斯分类器(Normal Bayes Classifier)分类实例 #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace cv::ml; int main(int, char**) { , height = ; Mat image = Mat::zeros(height, width, CV_8UC3); //创

【译文】利用STAN做贝叶斯回归分析：Part 2 非正态回归

[译文]利用STAN做贝叶斯回归分析:Part 2 非正态回归作者 Lionel Hertzogn 前一篇文章已经介绍了怎样在R中调用STAN对正态数据进行贝叶斯回归.本文则将利用三个样例来演示怎样在R中利用STAN拟合非正态模型. 三个样例各自是negative binomial回归(过离散的泊松数据).gamma回归(右偏的连续数据)和beta-binomial回归(过离散的二项数据). 相关的STAN代码及一些说明会贴在本文末尾. 负二项回归泊松分布经常使用于计数数据建模,它如果了数据

数据分布转换：非正态 -> 正态

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据一楼可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布.常用的变量变换方法有对数变换.平方根变换.倒数变换.平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法. 对数变换即将原始数据X的对数值作为新的分布数据: X'=lgX 当原始数据中有小值及零时,亦可取X'=lg(X+1) 还可根据需要选用X'=lg(X+k)或X'=lg(k-X) 对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化.如环境

正态QQ图的原理

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miaov- 自动生成正V反V大于号V小于号V楼梯等图案

1. 核心:控制数量的长度-1-i的位置,是放在left上还是top上?是放在前面还是后面! <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>自动生成各种图案的小方块</title> <style> *{margin:0; padding: 0;} body{background-color

Android长方形图片生成正圆形，以及矩形图片生成圆角

一般要做正圆形图片,只能是正方形的基础上才能实现,否则就变成椭圆了,下面说说如何使长方形的图片生成正圆形图片废话不多说,没图没真相,先上图吧: 原图: 变成正圆后: 下面上代码: public static Bitmap makeRoundCorner(Bitmap bitmap) { int width = bitmap.getWidth(); int height = bitmap.getHeight(); int left = 0, top = 0, right = width, b

【R】正态检验与R语言

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

侧脸生成正脸概论与精析（一）Global and Local Perception GAN

侧脸生成正脸我一直很感兴趣,老早就想把这块理一理的.今天来给大家分享一篇去年的老文章,如果有不对的地方,请斧正. Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis 文章下载地址: https://arxiv.org/abs/1704.04086 有很多公众号和博客都写过了,翻译的文字我觉得有些生硬.俗话说,一

R-2 - 正态分布-中心极限-置信区间-正态假设检验

本节内容 1:样本估计总体均值跟标准差,以及标准误 2:中心极限定理 3:如何查看数据是否是正态分布QQ图 4:置信区间的理解跟案例 5:假设检验参考文章: 假设检验的学习和理解一.样本估计总体均值跟标准差多组抽样估计总体均值 = mean(多组的各个均值) 估计总体标准差 = sd(多组的各个标准差) 标准误 = sd(多组的各个均值) 一组抽样估计总体均值 = mean(一组的均值) 估计总体标准差 = sd(一组的标准差) 标准误 = 估计的标准差/ sqrt(n) 标准误: 真

R 正态性检验：正态概率图

检验模型是否满足正态性假设的方法: 1.正态概率图这是我编写的画正态概率图的函数: #绘制正态概率图 plot_ZP = function(ti) #输入外部学生化残差 { n = length(ti) order = rank(ti) #按升序排列,t(i)是第order个 Pi = (order-1/2)/n #累积概率 plot(ti,Pi,xlab = "学生化残差",ylab = "百分比") #画正态概率图 #添加回归线 fm = lm(Pi~ti)

估计量|估计值|置信度|置信水平|非正态的小样本|t分布|大样本抽样分布|总体方差|

5 估计量和估计值是什么? 估计量不是估计出来的量,是用于估计的量. 估计量:用于估计总体参数的随机变量,一般为样本统计量.如样本均值.样本比例.样本方差等.例如:样本均值就是总体均值的一个估计量. 估计值就是估计出来的数值. 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗? 可以,是无偏的. 置信度与置信水平的关系? 置信度是0.05,置信水平是0.95 来自非正态的小样本如何处理? 按照样本原生分布处理两总体均值之差两种方差情况下的自由度? 使用t分布的动机是什么? 抽样分布正态,但是总体方差未

SciPy - 正态性与 KS 检验

假设检验的基本思想若对总体的某个假设是真实的,那么不利于或者不能支持这一假设的事件A在一次试验中是几乎不可能发生的:如果事件A真的发生了,则有理由怀疑这一假设的真实性,从而拒绝该假设: 假设检验实质上是对原假设是否正确进行检验,因此检验过程中要使原假设得到维护,使之不轻易被拒绝:否定原假设必须有充分的理由.同时,当原假设被接受时,也只能认为否定该假设的根据不充分,而不是认为它绝对正确 ks 检验 ks 检验分为单样本和两样本检验: 单样本检验用于检验一个数据的观测分布是否符合某

机器学习：正态方程 python实现

目录前言一.算法介绍二.核心算法 1. 公式 2.python实现总结前言使用python简单实现机器学习中正态方程算法. 一.算法介绍与梯度下降算法相比,正态方程同样用于解决最小化代价函数J,不同的是,梯度下降算法通过迭代计算获得最小J的theta值,而正态方程则是通过直接对J进行求导,直接获得满足条件的theta值. 二.核心算法 1. 公式正态方程通过矩阵运算求得theta. X为数据集中x的矩阵,y为数据集中y的矩阵. 2.python实现 import numpy as

c/c++/c# 快速计算 Cumulative Normal Distribution 正态累积函数CDF

链接: http://stackoverflow.com/questions/2328258/cumulative-normal-distribution-function-in-c-c http://www.johndcook.com/blog/cpp_phi/ 个人使用的是如下的代码: static double CND(double d) { const double A1 = 0.31938153; const double A2 = -0.356563782; const double

OpenCV Machine Learning 之正态贝叶斯分类器（Normal Bayes Classifier）

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Excel 绘制正态概率图-正态性检验

rssi pdf 单双峰正态发布与定位

6、基于highcharts实现的线性拟合，计算部分在java中实现，画的是正态概率图

1.坐标点类 package cn.test.domain; public class Point { double x; double y; public Point(){ } public Point(double x, double y) { super(); this.x = x; this.y = y; } public double getX() { return x; } public void setX(double x) { this.x = x; } public doubl