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title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part II) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Exponential Distributions toc: true date: 2018-04-02 09:16:46 Abstract: 本文介绍Gamma分布相关知识的第二部分指数分布 Keywords: The Exponential Distributions 开篇

title: [概率论]5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Gamma Distributions toc: true date: 2018-03-31 18:33:39 Abstract: 本文介绍Gamma函数和Gamma分布,本课第二部分介绍指数分布 Keywords: The Gamma Distributions 开篇废话 今天

学习DIP第2天 灰度变换,及按照一定规则对像素点的灰度值进行变换,变换的结果可以增强对比度,或者达到其他的效果(例如二值化,或者伽马变换),由于灰度变换为针对单个像素点的灰度值进行变换,素以算法复杂度一般为O(W*H)(图像宽和高) 完整内容迁移至 https://face2ai.com/DIP-1-2-灰度变换-gama变换-对数-反对数变换/ http://www.tony4ai.com/DIP-1-2-灰度变换-gama变换-对数-反对数变换/

可以参考: 1.http://blog.csdn.net/ngrandmarch/article/details/46407017 2.http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771 关键是文2,但文2许多东西都只是“作者知道,读者不知道,但作者以为读者知道”,文1可以辅助理解. 首先文1的内容应该是正确的,我再加几点帮助在文1的基础上理解文2提到的几个观点. 0.线性纹理输出屏幕上,因为colorbuffer到屏幕的影响(硬

关键是算e^{-x^2}在0到oo的定积分是sqrt(pi)/2. 或者利用高斯密度函数来求解

效果图: 代码: \documentclass{article} \newcounter{sentence} \renewcommand\thesentence{\textsuperscript{\arabic{sentence}}} \catcode`\"=13 \newcommand"{\stepcounter{sentence}\thesentence} \begin{document} "hello."This is a test. \end{documen

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

Mientras que yo apareció su campo usando nuestro Nike Glide Wildhorse sólo dos ($ 110) zapatillas de deporte, mi esposo y yo terminó siendo complacido por simplemente sus apariciones. Soy un nuevo lechón perteneciente a las zapatillas de deporte que

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

一.参数说明 English libsvm_options: -s svm_type : set type of SVM (default 0) 0 -- C-SVC        1 -- nu-SVC        2 -- one-class SVM        3 -- epsilon-SVR        4 -- nu-SVR-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)        0 -- linear: u'

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b

LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换---------------------- 当数据较少时,可以用formatdatalibsvm轻松地将文本数据转换成为svm工具使用的数据. 使用方法为: 1,打开FormatDataLibsvm.xls然后将数据粘贴到sheet1的topleft单元. 输入格式为: 条件属性a 条件属性b ... 决策属性 7

catalog . Python语言简介 . Python模块 . 嵌入式Python解析引擎: C++调用Python . Python 调用 C (base) . 扩展Python语法解析器功能: Python中调用C++ . Python 调用 C++ (Boost.Python) . python 调用 c++ (ctypes) . 脚本语言扩展性 1. Python语言简介 Python是一门简单易学且功能强大的编程语言.它拥有高效的高级数据结构,并且能够用简单而又高效的方式进行面向对

如果我们在Eclipse RCP程序中添加TaskList View,用来管理Task或者TODO项,如下代码: PlatformUI.getWorkbench().getActiveWorkbenchWindow().getActivePage() .showView("org.eclipse.ui.views.TaskList");   我们发现,创建的Task,在重启之后无法保存,而在Eclipse IDE中却不会有这个问题. 在阅读org.eclipse.ui.internal

前边总结了线性SVM,最终转化为一个QP问题来求解.后来又考虑到非线性SVM,如果特征特别特别多的话,直接使用QP的话求解不了,我们经过一系列的转化,把这一问题转化为训练集大小n量级的QP问题. http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6143178.html 在之前的基础之上,我们继续学习,引入核函数的概念,完全避免了特征数目量级的计算问题.接下来依次分析polynomial Kernel, Gaussian Kernel,并对他们进行对比分析. 一.Kernel

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6646924501018fqc.html 主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% Mo

前段时间因为工作中看到同事使用了一个type为date的<input>元素,直接就形成了一个日期选择的表单控件,当时觉得很神奇,以为是什么插件,就问了同事是怎么做出来的,同事告诉我这是HTML5的新控件类型.于是这件事让我决定先好好学习下HTML5新标准相对于HTML4时代有什么不同,其实刚开始学习前端的时候,在知乎社区就了解到了,这是前端界未来很有发展潜力的新标准,正是HTML5让WEBAPP变得更有实现的机会以及让flash慢慢走衰--由于自身水平的不足,我选择的是看一本关于H5的书,因为

转:http://my.oschina.net/1pei/blog/479162 PNG格式:每个PNG文件是由一个PNG标识(signature),后面跟一些数据块(chunk),每个chunk由 一个chunk类型来标识其功能. 摘要 本文解决了Android Studio 1.2.2下编译期间出现的libpng warning: iCCP: Not recognizing known sRGB profile that has been edited警告问题. 目录[-] 1. 问题描述

文章来源:http://www.matlabsky.com/thread-12379-1-1.html 这篇文章的讲解的真的是言简意赅,很简单的例子就把这个入门的门槛降低了不少,目前的情况是,我都晓得这个原理了(稍微嘚瑟一下),但是还是情不自禁的把faruto这位svm大神请出来,让初学者好好膜拜一番,哈哈! 这帖子就是初步教教刚接触libsvm(svm)的同学如何利用libsvm进行分类预测,关于参数寻优的问题在这里姑且不谈,另有帖子详述. 其实使用libsvm进行分类很简单,只需要有属性矩阵