文章 2024-06-07 来自:开发者社区

图像处理之Lanczos采样放缩算法

图像处理之Lanczos采样放缩算法 一:什么是Lanczos采样 参见这里:http://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling 二:大致算法流程 ...

图像处理之Lanczos采样放缩算法
文章 2024-06-07 来自:开发者社区

图像处理之基于采样距离变换算法

图像处理之基于采样距离变换算法 算法是别人提出来的,感兴趣可以搜索《Distance Transforms of Sampled Functions》 这篇论文,网上也有很多实现的代码,但是结构不是很好,而且很分散不是一个完整的 算法。所以我整理了一下,写成一个单独的类,只要简单调用一下即可出结果图片。 至于算法原理什么的,我真很难解释清楚,大致的思想是基于能量最...

图像处理之基于采样距离变换算法

智能运维赛(复赛):利用数据和算法,快速定位系统异常并进行根因分析

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智能创作赛(复赛):相册应用中的视频故事生成算法介绍

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开发者课程背景图
文章 2024-05-06 来自:开发者社区

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例

贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域,涵盖了各种算法,共同目标是近似后验模型(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 例如,使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte C...

R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
文章 2024-04-24 来自:开发者社区

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法

原文链接:http://tecdat.cn/?p=27267 我们将研究两种对分布进行抽样的方法:拒绝抽样和使用 Metropolis Hastings 算法的马尔可夫链蒙特卡洛方法 (MCMC)。像往常一样,我将提供直观的解释、理论和一些带有代码的示例。 背景 在...

Python用MCMC马尔科夫链蒙特卡洛、拒绝抽样和Metropolis-Hastings采样算法
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现

Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先,目标是什么?MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本,而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊",使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 "过程设置正确,你可以确保这种比例关系(花费的时间和分布的概率之间)得以实现 ...

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings(M-H)MCMC采样算法的实现
文章 2024-04-18 来自:开发者社区

R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据

如果你正在进行统计分析:想要加一些先验信息,最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。 但是,你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写 Metropolis-Hastings 代码,优化接受率和提议分布,或者你可以使用 RStan。 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) HMC 是一种为 MH 算法生成提议分布的方法,该提议分布被接受的概率很高。具体算...

R语言RSTAN MCMC:NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的",例如,在预测鱼的生活环境时,盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数? 什么是贝叶斯学派? 在贝叶斯方法中,概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变量--因变量、参数和假设都是...

R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

示例1:使用MCMC的指数分布采样 任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。在这种情况下,我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始: target = function(x){ if(x<0){ return(0)...

R语言贝叶斯推断与MCMC:实现Metropolis-Hastings 采样算法示例
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化

如果您可以写出模型的似然函数,则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分(即MCMC )。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下: 1)定义模型(即概率先验)。在此示例中,让我们构建一个简单的线性回归模型(对数)。 a<-pars[...

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

人工智能中数据组合采样、特征层、算法层的讲解(图文详解)

一、数据组合采样欠采样和过采样都是只针对某一类样本,第三种采样就是把过采样和欠采样技术结合起来同时进行,即组合重采样,其基本思想是增加样本集中少数类样本的个数,同时减少多数类样本的个数,以此来降低不平衡度,有两个典型的组合方法:SMOTE+Tomeklinks和SMOTE+ENN,下面对它们分别进行讲解1:SMOTE + Tomek Link Removal首先,利用SMOTE方法生成新的少数类....

人工智能中数据组合采样、特征层、算法层的讲解(图文详解)

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