正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = ...
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2014-10-24 01:39:46
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ
= 0,σ = 1的正态分布。
从上图可以看出,...
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2014-10-24 00:24:52
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在网上搜了下，维基百科中给了多种方法。 http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution#Generating_values_from_normal_distribution...
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2014-10-12 01:26:17
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(原创文章，转载请注明出处！)在文章应用高斯分布来解决异常检测问题（一）中对如何使用高斯分布来解决异常检测问题进行了描述，本篇是使用R编程实现了第一篇中所描述的两个模型：多个一元高斯分布模型和一个多元高斯分布模型。一、 多个一元高斯分布模型 1 ## parameters: 2 ## x ...
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2014-09-06 14:46:33
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QDF假设样本符合高斯分布，通过估计均值与协方差矩阵，训练分类器。但是由于特征维数较高，时空复杂度较高。（协方差矩阵的维数为 特征维数*特征维数）。而且协方差矩阵往往存在不满秩无法求逆的情况（样本数《特征维数）。MQDF主要有以下改进：1、在协方差矩阵的对角线上加一个小的常量，保证矩阵的满秩（非奇异...
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2014-08-31 13:05:31
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所谓高斯模糊，就是指一个图像与二维高斯分布的概率密度函数做卷积。它的效果如下：是不是有点像变成了近视眼的感觉？没错，高斯模糊常常用来模拟人眼中的物体变远、变快的效果。在照片处理中，我们常常将背景施以高斯模糊，使得背景仿佛变远了，从而突出前景的人物或物体。一些所谓“先拍照，后对焦”的技术利用的也...
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2014-08-22 12:36:16
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简要介绍EM算法，并使用EM算法求解两个高斯分布的参数估计问题，使用Python实现代码运行。...
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2014-08-20 22:43:13
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//随机产生一个符合正态分布的数 u均数，d为方差 public static double Rand(double u, double d) { double u1, u2, z, x; //Random ram = new...
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2014-08-15 17:42:19
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算法简介
主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的基于变量协方差矩阵对信息进行处理、压缩和抽提的有效方法。主要用于对特征进行降维。
算法假设
数据的概率分布满足高斯分布或是指数型的概率分布。方差高的向量视为主元。...
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2014-07-29 14:32:48
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众所周知，Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数，但是其他分布的应用也相当广泛，例如泊松分布和高斯分布（正态分布），而这些分布Java没有很好的提供（高斯分布可以利用Random类），我们需要自己编写。
首先是泊松分布，这是一个离散型的随机变量分布，比较好弄，此外例如考察一些到达事件的概率时，通常服从泊松分布，因此该分布相当实用。在开始编写之前，先感谢...
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2014-07-14 11:13:13
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