高斯过程程序

程序包括单点高斯投影坐标正算反算和批量坐标的正算。所有坐标均需手工输入。程序用VC6.0编写，后在VC2005修改，在VC2005编译通过，现只能用sln文件在VC2005内完整编译运行。

高斯投影正反算程序类计算方法与武大大地测量书上一致精度高

一个简单的关于高斯坐标正算的小程序，可以实现同一椭球下的经纬度坐标向高斯直角坐标系的转换

高斯滤波（高斯平滑）是数字图像处理和计算机视觉里面最常见的操作。平时，我们都是用Matlab或者OpenCV的函数调用：imfilter或者cvSmooth，并不关心底层的实现。然而当开发者要自己实现

H.264引入帧内预测并采用率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,提出了一种基于DCT变换的能量函数的快速帧内预测选择

高斯自回归过程参数估计的渐进性质,王艳艳,王晓燕,研究一阶高斯自回归过程 参数 (Md是矩阵空间)的最小二乘估计和Yule-Walker估计在稳定情形下的大偏差和中偏差问题,并对非稳定情况下

主要是整理了高斯过程模型的原理和推导过程

机器学习的高斯过程（Gaussian Processes for Machine Learning） by Carl Edward Rasmussen and Christopher K. I. Wi

本文提出了加性非参数回归模型中一种新颖的变量选择方法。 需要选择非参数组件的数量以及每个非参数组件中的变量的数量来推动这项工作。 所提出的方法使用硬收缩率和软收缩率的组合来分别控制添加剂组分的数量和每

贝叶斯优化 具有高斯过程的贝叶斯全局优化的纯Python实现。 PyPI(点): $ pip install bayesian-optimization 来自conda-forge频道的Conda: