虽然PPT可以绘制大多数的图像，但对于这类图像绘制，用PPT则会有些吃力，而在matlab中则能够比较方便的解决，
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）方法。 上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计，里面我们
维纳滤波（wiener filtering) 一种基于最小均方误差准则、对平稳过程的最优估计器。这种滤波器的输出与期望输出之间的均方误差为最小，因此，它是一个最佳滤波系统。它可用于提取被平稳噪声污染的信号。
其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似，不过 GMM 除了用在 clustering 上之外，还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说，k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster ，而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率。 作为一个流行的算法，GMM 肯定有它自己的一个相当体面的归纳偏执了。其实它的假设非常简单，顾名思义，Gaus
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MATLAB统计工具箱中有这样一系列函数，函数名以pdf三个字符结尾的函数用来计算常见连续分布的密度函数值或离散分布的概率函数值，函数名以cdf三个字符结尾的函数用来计算常见分布的分布函数值，函数名以inv三个字符结尾的函数用来计算常见分布的逆概率分布函数值，函数名以rnd三个字符结尾的函数用来生成常见分布的随机数，函数名以fit三个字符结尾的函数用来求常见分布的参数的最大似然估计和置信区间，函数名以stat四个字符结尾的函数用来计算常见分布的期望和方差，函数名以like四个字符结尾的函数用来计算常见分布的负对数似然函数值。
1、meshgrid：生成格点矩阵，类似于给定坐标空间 [x,y]=meshgrid(1:10); 2、interp插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。
，可以看到随着 SNR 信噪比的增加，检测概率逐渐增大，此外，虚警概率越小，随着信噪比的增加，检测概率增加的越快。
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
随机现象中，变量的取值是不确定的，称之为随机变量。描述随机变量取值概率的函数称为概率分布。对于随机变量，通常主要关心它的两个主要数字特征：数学期望用于描述随机变量的平均值，方差用于描述随机变量分布的差异程度，方差的算术平方根称为均方差。另外协方差和相关系数用于描述两个变量的线性关联程度。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
by方阳
2013年发表在TIP上的对比度增强算法AGCWD（Efficient contrast enhancement using adaptive gamma correction with weighting distribution）
我们在画图时往往需要添加一些图形标注，例如，x坐标轴的含义，y坐标轴的含义，图例等。标注中的普通的英文符号自不待说，将希腊符号添加在标注中往往是各种画图工具需要特别处理的地方。在LaTeX、Matlab中画出这些希腊符号标注，我已经尝试过，并且使用它们已经有一段日子了，关键是如何R中画出这些希腊符号。
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本文的诞生是由于一个朋友在做科研时遇到的一个场景所引出的，场景是这样的: 已知有两组变量X和Y，每组变量都是已知其边缘分布概率密度函数的(比如一组满足正态分布，一组满足对数正态分布)，且这两组变量是一定存在相关性的，如何求它们的联合分布函数或联合概率密度函数呢？
之前介绍的MCMC算法都具有一般性和通用性（这里指Metropolis-Hasting 算法），但也存在一些特殊的依赖于仿真分布特征的MCMC方法。在介绍这一类算法（指Gibbs sampling）之前，本节将介绍一种特殊的MCMC算法。 我们重新考虑了仿真的理论基础，建立了Slice Sampler。
内容简介：本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。并在*后，以实例的形式给出模式识别在各个领域中的应用，加深读者对模式识别方法更直观的认识。
经过matlab爱好者公众号连续不断的推送Monte Carlo方法，所以我们对其了解透彻了吗？NO！当然还得日日精进,大家经常使用的Monte Carlo方法并不完美，我估计大多数人也听不懂我在说什么，是因为你不知道错在哪了。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 前面介绍到关于概率论中离散型随机变量，和一个离散型相关的经典分布：二分分布，大家想了解的可以参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析 理解这些基本的概念和理论，对于我们掌握机器学习的许多算法都是非常有帮助的，比如在分类或聚类时，如果能得出某个样本点属于某个类别的概率，那么无疑是非常
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这次将介绍基于MeanShift的目标跟踪算法，首先谈谈简介，然后给出算法实现流程，最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】
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：
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1]
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
直方图 在绘制直方图时，大家可以使用hist(x)这个函数，其中x就是需要进行可视化的数据，当然这个函数还有一个参数就是freq，其默认设置是freq=NULL。当freq=FALSE时，其纵
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）。
ggdensity是一个新的ggplot2扩展包，用于展示二维密度估计，使用的方法是基于最高密度区域（HDR）的密度估计方法。（什么是HDR？简单的说就是在指定概率所覆盖的样本空间所有可能的区域中，HDR具有可能的最小区域。）
– 在画图时，要注意首先定义画图的画布：fig = plt.figure( ) – 然后定义子图ax ，使用 ax= fig.add_subplot( 行，列，位置标) – 当上述步骤完成后，可以用 ax.plot（）函数或者 df.plot(ax = ax) – 在jupternotebook 需要用%定义：%matplotlib notebook；如果是在脚本编译器上则不用，但是需要一次性按流程把代码写完； – 结尾时都注意记录上plt.show()
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。本文对该方法的原理进行了通俗易懂的讲解，期望读者能够更直观地理解方法原理。文本的最后还分析了高斯混合模型与另一种常见聚类算法K-means的关系，实际上在特定约束条件下，K-means算法可以被看作是高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式（达观数据 陈运文）。 什么是高斯分布？
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的科学计算软件，广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。本文将带您从入门到精通，通过具体案例演示如何使用MATLAB进行科学计算。
方法二：使用 Matlab 自带的一个图窗标注函数 annotation，具体用法请点击查看文档，简而言之，该函数可以在图窗指定位置绘制图形（箭头，矩形，椭圆等）或文字。其中绘制箭头的调用格式为
事实上，人们常说，每个问题的答案都是贝叶斯模型比较。 这个观念有其深刻的道理。 从某种意义上说，任何问题——可以用相互竞争的假设来提出——只能通过诉诸这些假设的证据来回答。 换句话说，任何问题的答案都归结为假设或模型证据的比较，隐含在贝叶斯因子的使用中，或日志证据的差异
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))
上回书说道：二项分布和泊松分布的关系，咱们知道，当n很大p很小的时候，二项分布可以使用泊松分布近似求解，那么咱们今天呢，主要研究二项分布和正态分布之间的“爱恨情仇”，正式开始之前，咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布，然后讲解什么是正态分布，如何通过python代码实现图形绘制，接着，咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件，通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。
相信大家对小提琴图并不陌生，它是比箱形图更易于视觉直观解读的图形绘制方法。它使用数据的核密度估计值代替了箱形图，并可选择叠加数据点本身。小提琴图是箱形图的升级加强版，对数据分布有更丰富的理解，同时不必占用更多空间。在小提琴图中，可以轻松发现过于稀疏的数据或多模式分布，而这些在箱形图中可能不会被注意到。本文推荐一款由Bastian Bechtold开发的小提琴图绘制工具箱 —— Violinplots。
在之前的两篇 GAN 系列文章--[GAN学习系列1]初识GAN以及[GAN学习系列2] GAN的起源中简单介绍了 GAN 的基本思想和原理，这次就介绍利用 GAN 来做一个图片修复的应用，主要采用的也是 GAN 在网络结构上的升级版--DCGAN，最初始的 GAN 采用的还是神经网络，即全连接网络，而 DCGAN 则是换成卷积神经网络（CNNs）了，这可以很好利用 CNN 强大的特征提取能力，更好的生成质量更好的图片。
seaborn是一款非常强大的画图工具，可以画很多种图，除了截图中展示的，下面还有很多，大家可以尝试一下其他的。今天我们用的只是其中一个：distplot。
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本文做SV模型，选取马尔可夫蒙特卡罗法(MCMC)、正则化广义矩估计法和准最大似然估计法估计。
图形窗口、线条、曲面和注释等都被看作是MATLAB中的图形对象，所有这些图形对象都可以通过一个被称为“句柄值”的东西加以控制，例如可以通过一个线条的句柄值来修改线条的颜色、宽度和线型等属性。这里所谓的“句柄值”其实就是一个数值，每个图形对象都对应一个唯一的句柄值，它就像一个指针，与图形对象一一对应。例如可以通过命令h = figure返回一个图形窗口的句柄值。
本期介绍的是 《Machine Learning with R, tidyverse, and mlr》 一书的第五章—— 判别分析(discriminant analysis)。 判别分析是解决分类问题的多种算法的总称，通过将预测变量组合成新的变量来找到预测变量的新表示(必须是连续的)，从而最好地区分类。这种思想和一些降维算法有些相似。
正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高斯积分，其结果对于确定正态分布的归一化常数是非常必要的。最后我们将使用收集的信息理解，推导出正态分布方程。
作者：Andrea Barletta 和 Paolo Santucci de Magistris，Aarhus 大学 由于场外期权合约的买卖在交易双方间私下进行而非通过公开市场，因而可能很难确定合约的价格有利于买方还是卖方。为对这些合约进行定价，金融分析师往往依据看涨期权或看跌期权价格估算出风险中性密度 (RND)值。常规做法是根据历史数据来确定定价模型的参数值，进而 估算RND值。 根据参数定价模型估算 RND 有几个缺点，如处理时间较长而且可能存在误差。简单模型可快速完成调试，但很可能会与金融数据的一些
概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。
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