一.常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 Weibull分布 Rayleigh分布 二.MATLAB为常见分布提供的五类函数 1) 概率密度函数(pdf); 2) (累积)分布函数(cdf); 3) 逆(累积)分布函数(icdf); 4) 随

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

这篇博客记录一下怎么用matlab在图形中简单的添加一些文本,以直方图均衡化为例.先看几张图片吧,第一幅是较暗的花粉的电子显微图像和对应的直方图,第二幅是其直方图均衡化的图像和对应的直方图,第三幅是对应的转换函数,也就是累积概率密度分布(CDF).     对应的代码如下: %f=imread('G:\数字图像处理(冈萨雷斯)\DIP3E_CH02_Original_Images\DIP3E_Original_Images_CH02\Fig0219(rose1024).tif'); f=imre

Randow使用 http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39508417 概率相关使用 转:http://www.cnblogs.com/NaughtyBaby/p/5568668.html :该文是上了开智学堂数据科学基础班的课后做的笔记,主讲人是肖凯老师. 概率与统计分析 描述性分析 用一个数字描述一组数字的特征.用一个数字来归纳一组数字,这个数字称为统计量或统计指标. 均值.中位数:描述一组数据的集中趋势 方差.标准差.四分位距:描述

做评分卡模型时(假设有多个自变量,因变量即是否违约.)通常需要筛选变量. k-s值的作用类似于AUC,它期初是用来评价模型(变量)对是否违约事件的区分程度的. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 8 17:04:37 2019 @author: Administrator ks计算 """ import pandas as pd import numpy as np data_test_2

代码实现: data_test_2 = {'gd':[1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0],'score':[1,2,0,2,2,7,4,5,4,0,4,18,np.nan]} data_test_2 = pd.DataFrame(data_test_2) def ks_calc_cross(data,var_col,y_col): ''' 功能: 计算KS值,输出对应分割点和累计分布 输入值:- 输出值: 'ks': KS值,'crossdens': 好坏人累积概率分布以及其差

Introduction In this competition you will predict how many yards a team will gain on a rushing play in an NFL regular season game. 在这场比赛中,你可以预测在NFL的常规赛中,一支球队在一场激烈的比赛中可以获得多少码的优势. You will loop through a series of rushing plays; for each play, you'll r

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 题目地址:https://leetcode.com/problems/random-pick-with-weight/description/ 题目描述: Given an array w of positive integers, where w[i] describes the weight of index i, write a function pickIndex which

y=randn(1,3000); % 生成1-by-3000的标准正态分布随机数 ymin=min(y); ymax=max(y); x=linspace(ymin,ymax,20); %将最大最小区间分成20个等分点(19等分),然后分别计算各个区间的个数 yy=hist(y,x); %计算各个区间的个数 yy=yy/length(y); %计算各个区间样本数所占总样本数的比例(概率) bar(x,yy) %画出概率密度分布图 s=0; for i=2:length(x) s=[s,trapz

1.两点分布 clc clear a=rand(1,10); for ii=1:10 if a(ii)<0.2 a(ii)=0; else a(ii)=1; end end a x=0的概率为0.2,x=1的概率为0.8:两点分布 clc clear a=rand(1,10); b=(a>0.2) 循环用向量化表示 2.伯努利分布(二项分布) clc clear N=1000000; r=binornd(19,0.3,1,N);%A事件发生概率0.3,重复19次.事件A发生的次数.仿真1000

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

matlab基础教程--根据Andrew Ng的machine learning整理 基本运算 算数运算 逻辑运算 格式化输出 小数位全局修改 向量和矩阵运算 矩阵操作 申明一个矩阵或向量 快速建立一个矩阵或向量 随机矩阵方阵生成 magic矩阵生成(每行每列相加和相同) 获取矩阵的维度size 获取矩阵的最大维度length 矩阵操作.获取单个元素.行.列.赋值 矩阵append.矩阵元素放到一个列向量中 矩阵运算 矩阵乘法 A*C:根据矩阵乘法公式相乘. A .* B:矩阵元素对应相乘. 矩

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

原文地址:http://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/12/19/2825418.html 直方图匹配或叫做直方图规定化都可以,是把原图像的直方图按照给定的直方图加以映射,使新图像的直方图的分布类似于给定的函数. 总共有以下几步: 1.求给定的函数的累积直方图s. 2.求原图像的累积直方图G. 3.求s中每一个值在G中距离最小的位置index. 4.求原图像每个像素通过index映射到的新像素的值. 代码如下: clear all; close all

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

关于Hilbert-Huang的matlab实现,材料汇总,比较杂...感谢所有网络上的贡献者们:) 核心:以下代码计算HHT边际谱及其对应频率 工具包要求:G-Rilling EMD Toolbox,TFTB Toolbox 附:黄锷先生课题组开发的工具包(可以在 这里 找到),这里中并未用到. % Empirical mode decomposition, resulting in intrinc mode functions. % Without parameter 'MAXMODES'

这两个函数都是MATLAB中的内置函数,是基于梯形法则的数值积分公式 例如我们有函数y=x^3-2x-3,为了计算在[0,1]上的积分,可以这么做: 其中x和y分别是自变量和对应的值,trapz其实就是trapezoidal(梯形的简写),cumtrapz函数和trapz函数使用方法类似,但是返回的结果不一样.前面的cum是cumulation的意思,也就是累积,相当于是不断地从第一个值累积到当前的结果.   我们知道这个函数是可以直接使用经典积分理论计算的,精确值为 -15/4=-3.75,误

原理: 直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法: 原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为:s=T(r); 为便于实现,可以用查找表(look-up table)的方式存储,即:原始的灰度作为查找表的索引,表中的内容是新的灰度值. 其次,直方图均衡化是图像增强的一种基本方法,可提高图像的对比度,即:将较窄的图像灰度范围以一定规则拉伸至较大(整个灰度级范围内)的范围. 目的是在得到在整个灰度级范围内具有均匀分布的图像. 所以,当输入:直方图H(r)[此处指每个灰度级占有的像素数]

MATLAB函数表 4.1.1特殊变量与常数 ans 计算结果的变量名 computer 确定运行的计算机 eps 浮点相对精度 Inf 无穷大 I 虚数单位 inputname 输入参数名 NaN 非数 nargin 输入参数个数 nargout 输出参数的数目 pi 圆周率 nargoutchk 有效的输出参数数目 realmax 最大正浮点数 realmin 最小正浮点数 varargin 实际输入 的参量 varargout 实际返回的参量     4.1.2操作符与特殊字符 + 加 -

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数