拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾.

作者:桂. 时间:2017-03-21  07:25:17 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6592599.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要讲解混合拉普拉斯分布(Laplace Mixture Model,LMM).拉普拉斯也是常用的统计概率模型之一,网上关于混合高斯模型(GMM)的例子很多,而关于LMM实现的很少.其实混合模型都可以用EM算法推导,只是求闭式解的运算上略有差别,全文包

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

以下绘图以Weibull分布(韦伯分布.威布尔分布)为例 关于Weibull分布(韦伯分布.威布尔分布),请参考本人博客http://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6141501.html library(ggplot2) # 这里的d和y都有大小顺序 d<- seq(0, 5, length.out=10000) y<-dweibull(d, shape=5, scale=1, log = FALSE) df<-data.frame(x=d,y) ggplot(df,

使用axes函数在matlab绘图中实现图中图的绘制 有时为了对细节进行详细说明,需要在一个较大坐标轴上绘制一个小图来对局部进行放大以阐述结果. 这可以通过调用axes函数实现. 下面通过绘制 y=1/(t-3) 的曲线举例说明该函数的使用方法. 程序如下: clc;clear;close all;                                                                                                    

之前那篇文章里提到,L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验,L2是加上服从高斯分布的先验: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html 那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式: 拉普拉斯(Laplace) 高斯(Gaussian)分布

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/figure.html?searchHighlight=figure&s_tid=doc_srchtitle figure 创建图窗窗口 全页折叠 语法 figure figure(Name,Value) f = figure(___) figure(f) figure(n)   说明 figure 使用默认属性值创建一个新的图窗窗口.生成的图窗为当前图窗. 示例 figure(Name,Value) 使用一

案例:之前跑过的程序 已经生成了多个matlab图,现在需要进行合并到一个图中. 解决方案,利用图像句柄把figure图像中的参数读入到内存中,然后重新subplot绘制. 程序如下: clc;clear; open(‘./test_1.fig’) figure_info=findall(gcf,’type’,'line’); xdata1 = get(figure_info,’xdata’); ydata1 = get(figure_info,’ydata’); color1 = get(fi

MATLAB程序: x=-1:0.1:1; [x y] = meshgrid(x); %grid data = load("filename.txt"); figure mesh(x,y,data) %三维图 view([90,90]) %三维图的俯视图得到相应的二维图 三维图 二维图

<写在前面> 关于台风轨迹图,这次由于作业需要就画了一幅轨迹图,参考原图选自论文: LIU Zenghong, XU Jianping, SUN Chaohui, WU Xiaofen. An upper ocean response to Typhoon Bolaven analyzed with Argo profiling floats [J]. Acta Oceanol. Sin., 2014, 33(11), 90–101 大家有兴趣可以自行查找论文进行阅读,本文所绘制台风轨迹图选取

今天天气太凉快,跟这个日历上属于夏天的那一页显得格格不入!就连我我床下那台废弃的ThinkPad,居然也十分透凉气,那外壳连我的体温高都没有,于是,我就开始想一个方法,让我那个废弃的电脑发热,顺便用它提出一个我认为有必要出现的概念.一个统计学上的概念,----->  让人理解一个概率分布的真正在现实中的表现. 首先,你肯定听说过智商吧!以坊间流传的标准,智商的分布如下图所示 但我一直觉得这图对普通大众,对学生,甚至对任何人都不友好! 为什么怎么说呢? 你知道智商的分布理论上是这个样子,你也知道这

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/drawnow.html?searchHighlight=drawnow&s_tid=doc_srchtitle 本页对应的英文页面已更新,但尚未翻译. 若要查看最新内容,请点击此处访问英文页面. drawnow 更新图窗并处理回调 全页折叠 语法 drawnow drawnow limitrate drawnow nocallbacks drawnow limitrate nocallbacks drawn

图表简介: 该示意图表示了台湾地区第二季内所有Game APP类别的分布情形,经由该图表我们可以快速的了解到在这三个月内,哪类型的APP是很稳定:抑或者哪类型的APP是非常不稳定的. 名词解释: 类别变动量(X轴):代表该类别内的APP排名变动剧烈程度,数值越高代表该类别内APP排名变动越剧烈. / /参考“计算公式"章节 稳定APP数(Y轴):在4~6月中,重复出现在月排名Top20内的APP数量. / /参考“计算公式"章节 铁桶区: 说明:坐落在该区块中的Game APP类别呈现

二维图 ezplot('sin(x)');%默认范围 ezplot('sin(x)',[-4 4]);%自己设定范围 三维图 ezmesh('x*x+y*y');%默认范围

所谓快速多通道积分图计算,其实就是 cumsum2D. 我写了一个比较快的版本(比 VLFeat 的快),用 mex 编译一下就能用了. 代码 #include <string.h> #include <mex.h> #include <stdio.h> #include <stdint.h> // compute integral image template <typename T> void integral(const T* in, T*

来源:http://wenku.baidu.com/link?url=m_eEkzbjnT9ccgAnlPVDqHCVyrZOD2EplXxxIiQc69DI0lHAWzwpZXfdDy_7DPbwIXC4t6c1zi9WfI5dlf6HETC1Mc69FjAAPstpIic_hBe 代码: function [ax,hlines] = plotyyy(x1,y1,x2,y2,x3,y3,ylabels) %PLOTYYY - Extends plotyy to include a third

>> clear;>> x1=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y1=[0,0.55,0.69,0.86,0.93,0.93,0.97,0.97,1];>> x2=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8];>> y2=[0,0.45,0.79,0.93,0.97,0.97,1,1,1];>> x3=[0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0

%%各时段电量需求 clc close all clear all cost_gd = [2200 1800 3800 4600]; cost_bj = [2.7 2.2 1.8 3.6]; cost_qd = [4000 1500 2500 1000]; fontsize = 24; axes('Parent',figure,'FontSize',fontsize); t=1:length(cost_gd); yyaxis left ; ylim([0,5000]); xlim = ([-2,

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验.   方法一概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图s-rnorm(100)#产生样本d-density(s)plot(d,col=green,ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图s2-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col=red) 画图结果如下:   方法二 正太