gaussian

1열

1답변

나는 다음과 같은 수학 함수를 구현하려고 몇 가지 문제가있어이 수학 기능을 구현하는 방법 : 내가 직접 혼자의 역함수를 계산 파이 (X) 조각 별 정의 된 함수의 첫 번째 동일성 각 반복에 대해 결과가 '긍정적'(0보다 큼)해야하므로 뭔가 잘못 처리해야한다는 인상을 받았습니다. 이것이 내가 사용하기로되어있는 정확한 공식이라는 것을 알고 있습니다. 그래서이

0열

2답변

Sklearn.naive_bayes.GaussianNB의 ValueError

나는 기계 학습을 배우기 시작했습니다. 그래서 나는 내가 오류가 [[0 0] [1 1] [0 1] [1 0]] Traceback (most recent call last): File "ex.py", line 9, in <module> clf.fit(x,y) File "/usr/local/lib/python2.7/dist-p

1열

1답변

1D 신호용 가우시안 필터 변환 매트릭스 생성

신호 크기가 120x1입니다. 나는 1D 가우스 필터 (G)를 만들려고하는데, 신호로 곱해질 때 필터링 된 신호를 생성한다. i = -30:30; sigma = 2; gaussFilter = exp(- i.^ 2/(2 * sigma^2)); gaussFilter = gaussFilter/sum (gaussFilter); % normalize s =

-1열

1답변

히스토그램에 대한 가우시안 피팅은 평평합니다

파일에서 데이터 행을 플롯하는 파이썬 스크립트를 작성한 후 가우스 곡선으로 맞 춥니 다. 빨간색 단계 히스토그램은 평균 데이터 값 (파란 점선)과 비교하려는 데이터 집합입니다. Gaussian fit은 그래프 아래쪽에서 거의 볼 수 없으며 점선의 녹색 선입니다. 나는 계산 된 평균과 시그마가 정확하기 때문에 왜곡이 곡선 대신 평평한지를 알 수 없다. 그것들

0열

1답변

gaussian fit에서 함수의 평균을 계산하는 방법은 무엇입니까?

저는 MATLAB에서 커브 피팅 앱을 사용하고 있습니다. 왼쪽 상자의 'b1'구성 요소가 기능의 평균 즉, x 지점이고 y=50%이고 내 x 데이터가 [-0.8 -0.7 -0.5 0 0.3 0.5 0.7] 인 경우이 예에서이 번호가 왜 큰지 (631)? 일반 모델 Gauss1 : f(x) = a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) 계수 (% 95 신뢰

0열

1답변

Python - 프로필에 맞게 데이터 잘라내 기

다른 프로필에 맞추려고하는 여러 데이터 집합이 있습니다. 이 이미지에서 알 수 있듯이, 최소값 중 하나의 중심에는 오염이있어이 이미지에서 볼 수있는 것처럼 잘 맞는 것을 방해합니다. 데이터의 맨 아래에있는 스파이크를 어떻게 제거 할 수 있습니까? 스파이크가 항상 같은 위치에있는 것은 아닙니다. 또는 이와 같은 데이터를 어떻게 처리할까요? 프로파일에 맞게 l

0열

3답변

파이썬은 점 주위의 반지름에 가우스 노이즈를 추가합니다

주어진 점 (x, y)에서 (x, y)와의 거리가 가우스 분포가 시그마와 평균을 매개 변수로하는 n 개의 랜덤 점을 어떻게 만들 수 있습니까?

1열

1답변

MXNet으로 어떻게 혼합 밀도 네트워크를 만들 수 있습니까?

R에서 MXNet을 평가 중이며 혼합 밀도 네트워크를 모델링하고 싶습니다. Tensorflow, Keras 및 Edward의 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. http://cbonnett.github.io/MDN_EDWARD_KERAS_TF.html 표시된 예는 표준 분포의 혼합입니다. MXNet으로 어떻게 동일한 분석을 할 수 있습니까?

-4열

1답변

Java ThreadLocalRandom.current(). nextGaussian()에 한계가 있습니까?

나는 일반적으로 0 주위에 분포 난수의 생성을 필요로 일부 소프트웨어를 작성하지만, +/- 10 의 신뢰성, 알려진 한계와 다음 Java (8) 코드를 고려하고 있습니다 : int floorMax = 10; int totalRuns = 1000000000; int[] floorCounts = new int[floorMax+1]; for (int i

0열

1답변

가우스의 6 개 피크 합을 곡선으로 피팅

누구나 필자에게 6 개의 피크를 포함하는 데이터 세트에 다중 가우스 곡선을 맞추는 방법을 보여줄 수 있는지 궁금합니다 (구리 골드 합금 결정의 회절 패턴에서 나온 데이터). 내가 가지고있는 방식은 여러 개의 가우스 방정식을 함께 사용하여 커브 피팅을 할 때 여러 개의 값을 추측해야한다는 것을 의미합니다.