高斯核运算

opencv实现高斯核函数。 1)sigma可控的高斯核函数 2）sigma和维度可控的高斯核函数

Fpga取整运算和IP核触发运算资源消耗和时序约束

高斯平滑处理高斯核

KICA的详细代码包含高斯核多项式核

高斯卷积核C实现

高斯径向基核函数参数的GA优化方法_徐咏梅，可用于svm分类器的进一步学习。

混合高斯模型的核方法，分析了高斯模型中核PCA与聚类的潜在关系。

matlab高斯滤波,自己写的可以稍微修改应用

将2D高斯核函数根据非正交方向进行分解,得到一维的x轴和其他方向的高斯函数,通过统计学方法,将分解的高斯函数与卷积滤波器或者迭代滤波器结合进行边缘检测。

高斯核函数与多项式核函数的比较

西瓜数据集3.0α # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn im

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息, 而目前所进行的依赖扩展更强调效率, 使扩展后分类器的分类准确性还有待提高. 针对以上问题, 在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上, 结

针对普通相机无法拍摄出符合视觉美感的背景虚化图像的问题,提出了一种基于相控高斯核的多聚焦图像景深模拟算法。对多聚焦图像进行热扩散方程的数学建模,提出自适应的初始化图像深度值来优化求解偏微分方程,通过正

N维数据中的半监督异常检测。 概括 使用半监督学习和Python,在给出具有大部分有效示例的数据集的情况下,我们使用高斯模型和多元高斯模型学习点的分布。 然后,我们可以将点标记为异常或不使用经过训练的

内核方法在机器学习,模式识别和数据挖掘中起着重要作用。 尽管内核函数是内核方法的核心部分,但对其重现内核希尔伯特空间(RKHS)的结构以及积分算子的特征值知之甚少。 在本文中,我们首先给出扩展高斯核的