gaussian 相关问题

与高斯函数相关的问题

生成随机的颠倒高斯分布。

我试图生成一个随机分布,它遵循倒置的高斯分布,将 uo 移位,使其仍在 range(0,1)内。我需要用尽可能少的特殊函数来完成这个任务......。

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为什么这道高斯概率题的答案是零?

假设一个美国成年男性的平均体重是180磅,标准差是34磅。体重的分布遵循正态分布。一个男人的概率是多少......

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用Python生成3D高斯分布

我想用Python生成一个高斯分布,x和y维度表示位置,z维度表示某个量的大小。这个分布有一个最大 ...

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如何在Python中创建各向异性指数和高斯相关函数的内核?

我有一个1000个观测样本的数据集,其中6个特征构成X,一个目标变量构成Y,我使用kriging或高斯过程回归器来训练我的模型。我想...

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GPflow 2.0支持对GP的(超)参数放前值吗?

我想在GPflow中对GP模型的(超)参数设置一些prior,但我找不到任何模块(如gpflow.priors)或文档来说明这个问题。另外,我注意到prior是GPflow中的一个...

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对图像进行高斯滤波的最佳sigma?

在对图像应用高斯模糊时,通常sigma是一个参数(例子包括Matlab和ImageJ)。如何知道sigma应该是多少?有没有一种数学方法来计算出 ...

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python中的代码 "df.dropna "擦掉了我的整个数据框,我的代码有什么问题?

我想在我的一列中删除所有的NaN变量,但是当我使用df.dropna(axis=0, inplace=True)时,它删除了我的整个数据框架。为什么会发生这种情况?我同时使用了df.dropna和df.dropna(axis=...)。

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从功率谱密度产生随机振动

我想生成一条随机道路,作为四分之一汽车模型的输入。我使用了这篇文章中描述的程序http:/link.springer.comarticle10.1007%2Fs12544-013-0127-8... ...

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GPflow 2.0支持对GP的(超)参数放前值吗?

我想在GPflow中对GP模型的(超)参数设置一些prior,但我找不到任何模块(如gpflow.priors)或文档来说明这个问题。另外,我注意到prior是GPflow中的一个...

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ModuleNotFoundError.没有名为'sklearn.naive_bytes'的模块;'sklearn'不是包。没有名为'sklearn.naive_bytes'的模块;'sklearn'不是一个包。

我已经安装了sklearn,但当我运行程序时,仍然显示错误。import numpy as np X = np.array([[-...])

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ModuleNotFoundError.没有名为'sklearn.naive_bytes'的模块;'sklearn'不是包。没有名为'sklearn.naive_bytes'的模块;'sklearn'不是一个包。

我已经安装了sklearn,但当我运行程序时,仍然显示错误。import numpy as np X = np.array([[-...])

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使用共轭梯度法在具有Numpy数组的3D中拟合高斯的难度

本质上,我将具有一些3d强度分布,在我的问题的简化版本中,我将具有一些以3D空间中的点为中心的高斯分布,由3D numpy数组表示,定义为...

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是随机变量高斯的随机数之和吗?

在随机服务系统中,我们会遇到这样的问题。在某个时间向v个客户提供随机服务系统,每个客户获得ζi的服务时间,并且随机服务时间为...

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如何将seaborn.distplot()中的yticks从归一化值更改为绝对值?

我正在尝试使用seaborn.displot()方法创建高斯曲线(无条形图)。不幸的是,我在y轴上获得了归一化的值,而不是绝对值。我该如何...

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GPflow中进行推理的API

[我已经在GPflow中建立了一些高斯过程模型并成功地学习了它们,但是我找不到能够帮助我在GPflow中直接进行推断的API,例如,将...分隔...

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为什么我的GaussianProcessRegressor模型返回常量预测

我正在使用Sklearn库中的GaussianProcessregressor进行预测。我的X_train是一个包含x和y坐标的2D数组,而y_train是华氏温度的矢量(值是...

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GPflow中的Adam优化器正在使用哪种类型的参数,受约束还是不受约束?

[在SVGP和自然梯度之类的GPflow文档中,使用TensorFlow中的Adam优化器来训练GP的模型参数(长度尺度,方差,诱导输入等)...

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使用高斯分布自动选择用于异常检测的特征

对于某些数据,我们可能需要手动创建功能,这些功能是早期功能的组合,以获得更好的算法。以下分布(以及分布为...的任何其他分布...

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了解Numpy的`multivariate_normal`方法

我希望从平均值为0且标准偏差非常低(0.001)的多元高斯分布中生成样本。但是当我绘制结果样本时,我对它们的范围感到困惑。如果...

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