제 문제는 다음과 같습니다. 두 구성 요소 가우시안 모델을 혼합하여 분포를 근사해야합니다. 특히 두 개의 가우시안 분포의 두 가지 분산이 필요합니다. openCv에서 EM 클래스를 사용할 수 있습니다. 문제는 단지 두 개의 공분산 행렬을 얻을 수 있지만 분산은 얻을 수 없다는 것입니다. 분산 값을 찾으려면 해결책이 있습니까?
로봇이 무작위로 대상을 검색합니다. 매 시간 단계마다 일정한 속도로 0.8,0.1,0.1의 확률로 왼쪽 또는 오른쪽으로 직선으로가는 결정을 내린다. 나는 그들의 위치에 따라 2 개의 움직임 (왼쪽, 오른쪽, 왼쪽, 오른쪽, 곧은 오른쪽, 곧은 직선, 오른쪽 오른쪽, 오른쪽 직선)에 대한 7 가지 결과 모두에 무작위 변수 평균 (4.27)과 분산 (1.896
별도의 txt 파일에서 데이터를 조회 한 다음 평균과 표준 편차를 제공하는 프로그램을 작성했습니다. 내 평균을 찾았지만 표준 편차에 대한 오류가 발생합니다. 아무도 내 코드를 수정하는 데 도움이 될지 궁금합니다. 이것은이다 : data = File.open("avg_temp.txt", "r+")
contents = data.read
contents
results2라고하는 8x11 행렬이있는 배열이 있고 반복적으로 두 번 (약 1000 번) 수행하려고합니다. 매트릭스에서 한 번에 4 개의 셀을 무작위로 선택하고 그 선택에 값을 더하거나 뺍니다. 값을이 방법 (+, -, -, +) 또는이 방법 (-, +, +, -) 중 하나에 추가해야합니다. 이 덧셈/뺄셈을 수행 한 후, 8X11 행렬은 업데이트 된 수
나는 기존의 자바 라이브러리를 사용하여 스칼라를 연습하고있다. Array [T]를 func (Array [U])에 전달한다. 배열 [T] ~ func (배열 [U]) 여기서 T < : U을 전달하는 것이 일반적입니다. 자바 : public class Quick { ...
public static void sort(Comparable[] a) { .
루프 후에 행렬의 각 셀의 분산을 어떻게 계산합니까? 지금까지이 있습니다 m = matrix(0,10,10)
n = 100
v = 1
rad2 <- function(matrix, repeats, v) {
idx <- sample(length(matrix), repeats, replace = TRUE) # indices
저는 파이썬에 처음 접했고 선형 적합 함수의 근간을 포함하는 오류를 찾고 싶습니다. 는 내가 아무 문제가 없었다 def root(x):
return lin_fit(x, *popt)
return op.fsolve(root, 0)
으로 루트를 발견 그런 import numpy as np
import scipy.optimize as op
d
+1 평균/평균 및 분산을 계산해야하는 2D 배열이 있습니다. 문제는 내가 할 때, 나는 내가해야하는 것보다 더 큰 숫자를 얻는다는 것이다. IE : 2D 배열의 최대 값은 256이지만 최대 303 개의 평균값을 얻을 수 있습니다. 이와 같이 평균과 분산을 잘못 계산하고있는 것은 분명합니다. 누군가 내가 여기서 잘못 가고 있다고 말할 수 있습니까? 아래 코
전에서 .NET에서 분산에 최대 읽고 있어요 : 왜이 Variance applies only to reference types; if you specify a value type for a variant type parameter, that type parameter is invariant for the resulting constructed type.