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  • 拉普拉斯平滑顶点

    拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式: 编辑模式 菜单: 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法,它能更好地保留较大的细节,这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 不要...
  • 2.1. 高斯混合模型

    2.1. 高斯混合模型 2.1. 高斯混合模型 2.1.1. 高斯混合 2.1.1.1. 优缺点 GaussianMixture 2.1.1.1.1. 优点 2.1.1.1.2. 缺点 2.1.1.2. 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3. 估计算法期望最大化(EM) 2.1.2. 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1. 估计算...
  • GMM(高斯混合模型)

    高斯混合模型 1 单高斯模型 2 高斯混合模型 3 源码分析 3.1 实例 3.2 高斯混合模型的实现 3.2.1 初始化 3.2.2 EM算法求参数 3.3 多元高斯模型中相关方法介绍 4 参考文献 高斯混合模型   现有的高斯模型有单高斯模型(SGM )和高斯混合模型(GMM )两种。从几何上讲,单高斯分布模型在二维空间上近似...
  • MultivariateNormalDiag

    MultivariateNormalDiag MultivariateNormalDiag class paddle.fluid.layers.MultivariateNormalDiag ( loc, scale ) [源代码] 多元高斯分布 概率密度函数(pdf)为: 上面公式中: 表示: 对矩阵求逆 表示:矩阵相乘...
  • 拉普拉斯平滑顶点

    拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式: 编辑模式 菜单: 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑顶点 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法,它能更好地保留较大的细节,这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 ...
  • 拉普拉斯平滑顶点

    拉普拉斯平滑顶点 拉普拉斯平滑顶点 参考 模式 编辑模式 菜单 上下文菜单 ‣ 拉普拉斯平滑顶点 更多细节信息见 拉普拉斯平滑修改器 。 拉普拉斯平滑使用了另一种平滑算法,它能更好地保留较大的细节,这样就能保留网格的整体形状。拉普拉斯平滑在Blender中有相应的网格操作项和非破坏性修改器。 Note 几何平滑与平滑着色的区别 不要...
  • MultivariateNormalDiag

    MultivariateNormalDiag MultivariateNormalDiag class paddle.fluid.layers. MultivariateNormalDiag (loc, scale)[源代码] 多元高斯分布 概率密度函数(pdf)为: 上面公式中: 表示: 对矩阵求逆 表示:矩阵相乘 ...
  • 朴素贝叶斯算法和非结构化文本

    第七章:朴素贝叶斯和文本数据 第七章:朴素贝叶斯和文本数据 原文:http://guidetodatamining.com/chapter7/ 这一章我们会尝试使用朴素贝叶斯算法来对非结构化文本进行分类。我们是否能够判断出Twitter上的一片影评是正面评价还是负面的呢? 内容: 非结构化文本的分类算法 训练阶段 使用朴素贝叶斯进行分类 新...
  • 兰纳琼斯

    兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板 物理 ‣ 力场 类型 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力,其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处,该场是非常排斥性的,并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯分子...