python 多维高斯分布数据生成方式

正态分布和置信区间 正态分布(Normal Distribution)又叫高斯分布,是一种非常重要的概率分布.其概率密度函数的数学表达如下: 置信区间是对该区间能包含未知参数的可置信的程度的描述. 使用SciPy求解置信区间 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # ddof取值为1是因为在统计学中样本的标

高斯判别分析算法(Gaussian discriminat analysis) 高斯判别算法是一个典型的生成学习算法(关于生成学习算法可以参考我的另外一篇博客).在这个算法中,我们假设p(x|y)p(x|y)服从多元正态分布. 注:在判别学习算法中,我们假设p(y|x)p(y|x)服从一维正态分布,这个很好类比,因为在模型中输入数据XX通常是拥有很多维度的,所以对于XX的条件概率建模时要取多维正态分布. 多元正态分布 多元正态分布也叫多元高斯分布,这个分布的两个参数分别是平均向量μ∈Rnμ∈Rn

1.正态分布简介 正态分布(normal distribtution)又叫做高斯分布(Gaussian distribution),是一个非常重要也非常常见的连续概率分布.正态分布大家也都非常熟悉,下面做一些简单的介绍. 假设随机变量XX服从一个位置参数为μμ.尺度参数为σσ的正态分布,则可以记为: 而概率密度函数为 2.在python中画正态分布直方图 先直接上代码 import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplot

我就废话不多说了,直接上代码大家一起看吧! #Gauss迭代法 输入系数矩阵mx.值矩阵mr.迭代次数n(以list模拟矩阵 行优先) def Gauss(mx,mr,n=100): if len(mx) == len(mr): #若mx和mr长度相等则开始迭代 否则方程无解 x = [] #迭代初值 初始化为单行全0矩阵 for i in range(len(mr)): x.append([0]) count = 0 #迭代次数计数 while count < n: for i in rang

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_clusters(): mean1 = [0,0] cov1 = [[1,0],[0,10]] data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100) mean2 = [10,10] cov2 = [[10,0],[0,1]] data = np.append(data, np.random.mu

最近拾回Django学习,实例练习中遇到了对多维字典类型数据的遍历操作问题,Google查询没有相关资料-毕竟是新手,到自己动手时发现并非想象中简单,颇有两次曲折才最终实现效果,将过程记录下来希望对大家有用. 实例数据(多重嵌套): person = {"male":{"name":"Shawn"}, "female":{"name":"Betty","age":23

在图像处理以及图像特效中,经常会用到一种成高斯分布的蒙版,蒙版可以用来做图像融合,将不同内容的两张图像结合蒙版,可以营造不同的艺术效果. 这里II 表示合成后的图像,FF 表示前景图,BB 表示背景图,MM 表示蒙版,或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果.如下所示. 这里介绍一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python实现. 高斯分布的蒙版,简单来说,就是一个从中心扩散的亮度分布图,如下所示: 亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱,中心的亮度值最高为1,边缘的亮度值最低

目录 1.数据预处理 1.1调整数据尺度 1.2正态化数据 1.3标准化数据 1.4二值数据 2.数据特征选定 2.1单变量特征选定 2.2递归特征消除 2.3数据降维 2.4特征重要性 总结 特征选择时困难耗时的,也需要对需求的理解和专业知识的掌握.在机器学习的应用开发中,最基础的是特征工程. --吴恩达 1.数据预处理 数据预处理需要根据数据本身的特性进行,有缺失的要填补,有无效的要剔除,有冗余维的要删除,这些步骤都和数据本身的特性紧密相关. 1.1调整数据尺度 如果数据的各个属性按照不同的

在技术问答中看到一个这样的问题,感觉相对比较常见,就单开一篇文章写下来. 从纯文本格式文件 "file_in"中读取数据,格式如下: 需要输出成"file_out",格式如下: 数据的原格式是"类别:内容",以空行"\n"为分条目,转换后变成一个条目一行,按照类别顺序依次写出内容. 建议读取后,使用pandas,把数据建立称DataFrame的表格.这样方便以后处理数据.但是原格式并不是通常的表格格式,所以要先做一些简单的处理

1.二维数组取值 注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型 #二维数组 import numpy as np list1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78], [54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]] list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78] list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7] list5=np.array([1.73,1.68,1.71,1.89,1.78])

一.前言 本文主要使用python 的raw_input() 函数读入多行不定长的数据,输入结束的标志就是不输入数字情况下直接回车,并填充特定的数作为二维矩阵 二.代码 def get2DlistData(): res = [] inputLine = raw_input() #以字符串的形式读入一行 #如果不为空字符串作后续读入 while inputLine != '': listLine = inputLine.split(' ') #以空格划分就是序列的形式了 listLine = [i

python是所有编程语言中模块最丰富的 生活中常见的二维码功能在使用python第三方库来生成十分容易 三个大矩形是定位图案,用于标记二维码的大小.这三个定位图案有白边,通过这三个矩形就可以标识一个二维码了. QRCode 生成这个二维码只用一行 import qrcode qrcode.make("不睡觉干嘛呢").get_image().show() #设置URL必须添加http:// 安装导入QRCode pip install qrcode #方法多,体量小 安装导入MyQR

如下所示: #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- """ [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] [0, 1, 2, 3] 2维数组顺时针90度旋转后结果如下 [0, 0, 0, 0] [1, 1, 1, 1] [2, 2, 2, 2] [3, 3, 3, 3] [0][1] <==> [1][0] [0][2] <==> [2][0] [0][3] <==