本文记录伽马分布。 整数次数的伽马分布 若事件服从泊松分布，泊松分布参数为\lambda，则事件第i 次发生和第i+k 次发生的时间间隔t的分布为伽玛分布。 概率密度函数 p(t ; \lambda, k)=\frac{t^{(k-1)} \lambda^{k} e^{(-\lambda t)}}{\Gamma(k)} 其中 t 为时间间隔。 期望 \mathbb{E}[t]=\frac{k}{\lambda} 方差 \operatorname{Var}[t]=\frac{k}{\lam
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在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
1. 伯努利分布：伯努利分布：伯努利试验单次随机试验，只有"成功（值为1）"或"失败（值为0）"这两种结果。又名两点分布或者0-1分布。
上面这幅黑乎乎的图就是我们今天要处理的图片，这是书的一页，但特别特别黑，对于这种因为阴影而导致的细节缺失，我们就可以尝试对其进行图像增强了。
雾天驾驶一直是自动驾驶汽车导航系统面对的重要问题。麻省理工学院 (MIT) 的研究团队开发了一套基于LIDAR的深度感知系统，就算物体隐藏在人类肉眼难以望穿的浓雾背后，系统也能测定物体的距离和形状。
了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的 从概率统计到深度学习，四大技术路线图谱，都在这里！文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
1) 离散随机变量的均匀分布：假设 X 有 k 个取值：x1, x2, ..., xk 则均匀分布的概率密度函数为：
伽马是数字成像系统的一个重要特征，它定义了像素值与其实际亮度之间的关系。在标准显示器上面，如果没有伽马，数码相机拍摄到的阴影内容便会跟我们实际看到的有所差异。平时我们所说的伽马校正、伽马编码、伽马压缩，都是伽马曲线的各种应用场景，属于相似的概念。对于伽马工作原理的理解，一方面可以提高摄影者的曝光技术，另一方面可以帮助人们更好地利用后期的图像编辑功能。
在前面的文章《图像的表示（1）》里，我们提出了一个问题：从我们眼睛看见的『画面』，到我们用手机、电脑所处理的『图像数据』，其中经历了什么？从这个问题出发，我们探讨了『图像的定义是什么』和『图像成像的原理是什么』这两个问题，接下来我们继续探讨下个问题：『怎样对图像进行数学描述』。全文分为如下几节内容：
首先我们先把现代数学中的数理统计中的卡方分布已经烂大街的定义先放下来，我先回到卡方检验的诞生的之地。
我们使用广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）来研究客户的非正态数据，并探索非线性关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
注：本文为博主参考书籍和他人文章并加上自己的理解所编，作为学习笔记使用并将其分享出去供大家学习。若涉及到引用您的文章内容请评论区告知！如有错误欢迎指正！
Scipy中的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及numpy中所出现的所有函数。伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数，它的计算公司如下：
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
对于图像处理，我现在也是一知半解的程度，毕业后基本就没接触这些东西了，如果有理解的不对的地方，欢迎指出~
译自：http://www.kinematicsoup.com/news/2016/6/15/gamma-and-linear-space-what-they-are-how-they-differ
其中，c是一个常数，对数变换，将源图像中范围较窄的低灰度值映射到范围较宽的灰度区间，同时将范围较宽的高灰度值区间映射为较窄的灰度区间，从而扩展了暗像素的值，压缩了高灰度的值，能够对图像中低灰度细节进行增强。 对数变换曲线如下图。
2022年12月18日，在卡塔尔世界杯决赛中，阿根廷通过点球大战以3-3（点球4-2）战胜法国队，历史第三次获得世界杯冠军。本期将基于贝叶斯理论分析一下，阿根廷为什么比法国厉害？
随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达！
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然后就顺藤摸瓜搜索了一下这件事的前因后果，发现 经济观察报 在2023-12-03 发布的：《名校博士自述：我是怎样查出医院多收我爸10万医疗费的》，讲清楚了名校博士是如何与违法违规套取医保基金、侵害老百姓“救命钱”的医疗蛀虫战斗的。
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来源：深度学习前沿本文约1400字，建议阅读5分钟这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 一 概率分布概述 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里（https://en
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图中可以看到，sRGB和Rec.709的色域虚线一样，三原色的位置是相同的，那么它们之间的区别就是：传递函数不同
简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
在上一篇中记录了，如何配置opencv环境的问题。本篇则记录对灰度图像进行一些常规处理。
z ^ l = γ ∗ z l − μ δ 2 + σ + β \hat{z}^{l} = \gamma * \frac{z^l-\mu}{\sqrt{\delta^2+\sigma}} + \beta z^l=γ∗δ2+σ zl−μ+β
该文介绍了Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等Python数据科学库的简介、安装和入门。
正态分布，是一种非常常见的连续概率分布，其也叫做常态分布（normal distribution）,或者根据其前期的研究贡献者之一高斯的名字来称呼，高斯分布（Gaussian distribution）。正态分布是自然科学与行为科学中的定量现象的一个方便模型。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 好困 【新智元导读】说不定我们过不了多久就可以让人死后以数码态生存，却仍然无法知道自己死亡的一瞬间发生了什么。不过，现在似乎有了一项重大突破。 或许，人死前可能真会眼前出现人生跑马灯！最近，神经科学家在记录了一个濒临死亡的人类大脑的活动之后发现，人在死亡前后有节奏的脑电波模式与做梦、回忆记忆和冥想时出现的模式相似。 论文地址：https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnagi.2022.813531/full一篇
一、数学函数 ABS(x) 求x的绝对值。 MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个。 MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个。 MOD(x,y) 求x除以y
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/158801020
在学习贝叶斯计算的解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟时，最简单的方法是使用PyMC3，构建模型，调用Metropolis优化器。但是使用别人的包我们并不真正理解发生了什么，所以本文通过手写Metropolis-Hastings来深入的理解MCMC的过程，再次强调我们自己实现该方法并不是并不是为了造轮子，而是为了更好的通过代码理解该概念。
对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。
老年痴呆症造成了巨大的全球经济负担，但目前还缺乏有效的治疗方法。最近的研究表明，脑电活动的伽马波段波，特别是40赫兹振荡，与高阶认知功能密切相关，可以激活小胶质细胞清除淀粉样蛋白－β沉积。本研究发现与假刺激相比，在可能性阿尔茨海默病（AD；n=37）患者的双侧角回上应用40赫兹高频重复经颅磁刺激（rTMS）可导致长达8周的认知功能显著改善。静息状态脑电图（EEG）的功率谱密度分析表明，40Hz的rTMS调制了左侧后颞顶叶区的伽马波段振荡。进一步测试磁共振成像和TMS-EEG显示：40hzrTMS可以1）防止灰质体积损失，2）增强在双侧角回局部功能整合，以及在双侧角回和左中额叶回全局功能整合，3）加强信息流从左后颞顶叶区至额叶区和加强前和后脑区之间的动态连接。这些发现表明，调节伽马波段振荡通过促进大脑内的局部和长期的动态连接，有效地改善了可能性AD患者的认知功能。
本文记录指数分布。 简介 在概率理论和统计学中，指数分布（也称为负指数分布）是描述泊松过程中的事件之间的时间的概率分布，即事件以恒定平均速率连续且独立地发生的过程。 这是伽马分布的一个特殊情况。 它是几何分布的连续模拟，它具有无记忆的关键性质。 除了用于分析泊松过程外，还可以在其他各种环境中找到。 定义 指数分布自变量x，其概率密度函数为： image.png 其中λ > 0[0,∞)。 如果一个随机变量X呈指数分布，则可以写作：X \sim E(λ)或Exp(\lambda)。 累
过去, 大多数监视器是阴极射线管显示器(CRT). 这些监视器有一个物理特性就是两倍的输入电压产生的不是两倍的亮度. 输入电压产生约为输入电压的 2.2 次幂的亮度. 这本质上是一个问题, 但是由于一个神奇的巧合, CRT显示器的这一特性被保留了下来.
红色交通信号灯作为停车的信号，红色有信号和警告的效果，这种效果是否也会映射在大脑中呢？
一、概述tf的公共API。随机名称空间。1、模块experimental 模块:用于tf.random的公共API。实验名称空间。2、函数all_candidate_sampler(...): 生成所有类的集合。categorical(...): 从分类分布中抽取样本。fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布对一组类进行示例。gamma(...): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。learned_unigram_candidate_samp
我以前讲过，ISP在将图像编码为我们常用的8位图像之前，会进行一次所谓的色调重建的过程。而且，这个过程不仅仅是对图像的压缩保存需要，对图像的显示也是需要的：
本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为三个部分，分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。 在上一篇文章中，我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作：
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
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