///<summary>///正态分布（高斯分布）///</summary>publicclassGaussian{publicconstintMIU=0;publicconstintSIGMA=1;privatereadonlyRandomrnd;publicGaussian(){rnd=newRandom((int)DateTime.Now.Ticks&

卡尔曼滤波是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。组成以及步骤1.预测状态方程目的：由系统状态变量k-1时刻的最优值和系统输入计算出k时刻的系统预测值

1、GaussianFormer:SceneasGaussiansforVision-Based3DSemanticOccupancyPrediction中文标题：GaussianFormer:将场景作为高斯分布进行基于视觉的3D语义占有率预测简介：3D语义占空比预测是自动驾驶等视觉系统中一个重要的任务,目的是获取周围场景的3D几何和语义信

当涉及背景分割器（BackgroundSubtractor）时，MixtureofGaussians（MOG2）、K-NearestNeighbors（KNN）和GeometricMultigid（GMG）是常用的算法。它们都用于从视频流中提取前景目标，并在计算机视觉和图像处理任务中发挥重要作用。MixtureofGaussians(MOG2):MOG2是一种基于高斯混合

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所以一个样本是一个椭圆曲线吗？不完全是这样。在二维高斯分布的上下文中，单个样本是分布中的一个点，而不是一个椭圆曲线。椭圆曲线实际上表示的是等高线，也就是概率密度函数在不同值下的轮廓线。每条椭圆曲线上的点具有相同的概率密度，这些椭圆反映了数据的分布特性，如集中趋势和变异情

 对于diffusion的原始论文的理解参考，https://www.bilibili.com/video/BV18a4y1T75X/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5dhttps://www.bilibili.com/video/BV1KC411Y7AF?p=2&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5d 之前生成网络，G

目录1.复习条件概率2.正式进入3.生成式与判别式这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对

正态分布（Normaldistribution），又名高斯分布（Gaussiandistribution），简称正态曲线（Normalcurve），是统计学中一种常见的连续概率分布，在许多自然现象中都十分常见。正态分布曲线呈钟形，两头低而中间高，左右对称。正态分布曲线的均值、中位数和众数都重合，反映了数据的对称性。正态分布是概率论

目录1.2.GMM算法的一般流程3.使用模型1.假设不同的簇数据来自于不同的高斯分布。或者换句话说，高斯混合模型就是当成数据集是由多个高斯分布混合而成的。这是这个模型的核心思想.一维的gauss分布：多变量（比如d个变量）高斯分布的概率密度函数：μ是一个n维向量，对应着分布的均

前置知识：【EM算法深度解析-CSDNApp】http://t.csdnimg.cn/r6TXMMotivation目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生成式分类器通过对联合分布

theStochasticGradientDescent(SGD):为了提高鲁棒性，SGAIN框架的优化器采用了随机梯度下降（SGD）一，SGAIN框架有两个重要目的：鉴别器D的目的是最大化正确预测M矩阵的概率；生成器的目的是最小化D预测M矩阵的概率。此外，利用反向传播算法对发生器和鉴别器进行了优化。具体而言，损失介于

https://huggingface.co/blog/gaussian-splatting 什么是3D高斯泼溅？3D高斯泼溅的核心是一种光栅化技术。这意味着：有描述场景的数据。在屏幕上绘制数据。这类似于计算机图形学中的三角形光栅化，用于在屏幕上绘制许多三角形。 然而，它不是三角形，而是高斯。这是一个栅格

如何建立高斯模型，可以看图根据每类数据做一个高斯函数，然后做一个混合高斯密度函数。如果提取目标的话得把目标的概率函数提取出来。 

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。高斯混合模型（GaussianMixtureModels，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个

 四、AIGC可控生成原理       本章我们将揭露AIGC的神秘面纱，解答AIGC和大模型的区别和关系。我们也将讨论openAI和其他大模型公司的关键区别点，为什么他们能够遥遥领先。本章试图从机器学习理论出发，对图像生成和文本生成建立统一的理论。本章诸多理论和观点均为作者

英文名称:Auto-EncodingVariationalBayes中文名称:自编码变分贝叶斯论文地址:http://arxiv.org/abs/1312.6114时间:2013作者:DiederikP.Kingma,阿姆斯特丹大学引用量:248401读后感VAE变分自编码（VariationalAutoencoder）是一种生成模型，它结合了自编码器和概率图模

1.算法理论概述一、引言     语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前，语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中，高斯混合模型（GMM）是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实

一、似然在统计学中，似然性(likelihood)”和“概率”有明确的区分：概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果；似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。采样和参数估计是互逆

给定数据集x(1),x(2),..,x(m),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据xtest是不是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何。我们所构建的模型应该能根据该测试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性p(x)。

Python生成混合高斯分布介绍高斯分布（正态分布）是概率论中最为常见的一种分布，其在自然和社会科学中有广泛应用。而混合高斯分布则是由多个高斯分布组合而成的概率分布，其能够更好地拟合复杂的数据分布。在本文中，我们将介绍如何使用Python生成混合高斯分布，并提供相应的代码示例。混

双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可ID:68100705320586630

1、图像中加入椒盐噪声椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于

1.高斯过程高斯过程（GaussianProcess）是一种假设训练数据来自无限空间且各特征都符合高斯分布（高斯分布又称“正态分布”）的有监督学习。高斯过程是一种概率模型，在回归或分

十四、异常检测(AnomalyDetection)14.1问题的动机  在接下来的小节里,我将大家介绍异常检测(Anomalydetection)问题.这是机器学习算法的一个常见应用.这种算法的一