gaussian

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我很努力在小输入范围内实现KDE的scikit-learn实现。以下代码有效。除数变量增加至100和KDE斗争： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') from sklearn.neighbors import KernelDen

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Matlab中的热图：heatmap_overlay（）图片中的偏移量

我的目标是在Matlab中使用现有平面图创建热图，并手动收集RF RSSI值。在建筑物的各个区域记录信号强度之后，我使用笔和纸在平面图上标记了数值（〜30至〜80）。我正在寻找将这个图绘制在原始平面图上的热图上。我所做的是以下内容： Google。 YouTube上。手册页。我的研究已经登陆我完成了以下内容：通过询问用户选择照片写的imread导入到Matlab的图像（）函数将数组图像的

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熊猫可扩展的Python正态分布DataFrame

我有一个熊猫数据框（下面的代码），具有星期和星期几的平均值和标准偏差。我想要做的是提取每周的平均和标准偏差，从这两个值创建一个随机正常样本，然后绘制它。 np.random.seed(42) day_of_week=['mon', 'tues', 'wed', 'thur', 'fri', 'sat','sun'] year=[2017] qtr=[1,2,3,4] mean=np.ran

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如何在Python中拟合多个高斯曲线到质谱数据？

我想在Python中将多条高斯曲线拟合为质谱数据。现在，我一次将数据拟合成一个高斯 - 一次一个范围。有没有更简化的方法来做到这一点？有没有办法通过循环运行数据来在每个峰值处绘制高斯？我猜想有一个更好的方法，但我已经梳理了互联网。我的两个高斯图如下所示。我的示例数据，可以发现：http://txt.do/dooxv 下面是我当前的代码： import numpy as np import

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高斯NB机器学习 - 特征分析

我使用sklearn GaussianNB来分析一个数据集，我想从sklearn随机森林中产生一个方便的特征重要性图，如this one。 GaussianNB支持n_features，但似乎没有相当于forest.feature_importances_ :(任何想法，我怎么能解决这个问题？

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H2o.ensemble：family < - “gaussian”，family = gamma的错误需要肯定的响应

h2o.ensemble错误（x = x，y = y，training_frame = train，family = family，：family = gamma要求正输入反应回溯： h2o.ensemble（X = X，Y = Y，training_frame =火车，家族=家庭，学习者=学习者，metalearner = metalearner，cvControl =列表（V = 5。。

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Gimp高斯模糊 - 代码解释

我想了解Gimp中的高斯模糊如何工作。我下载的代码，我可以差不多了解一些事情......但我对其他事情感到困惑。下面的代码： make_rle_curve (gdouble sigma, gint **p_curve, gint *p_length, gint **p_sum, gint *p_total) { const

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高斯过程scikit中的回归学习没有内核梯度评估

我正在使用sklearn中的模块GaussianProcessesRegression进行简单的高斯回归。但是我试图实现我自己的内核，而不是模块内核提供的内核。我遇到了超参数优化的问题（这可能是我错误地实现了内核梯度，我没有看到错误）。所以我的问题是：如何在GaussianProcessesRegression模块没有在优化过程中评估内核梯度的情况下运行'fit'（超参数优化发生的地方）？从

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如何在保持原始值的同时模糊三维点阵列？（Python）

我有一个稀疏的三维数组值。我试图通过对数组应用高斯滤波器来将每个“点”变成模糊的“球体”。我想要点（x，y，z）的原始值保持不变。我只想在这个点附近创建衰减值......但应用高斯滤波器也会改变原始（x，y，z）值。我目前这样做： dataCube = scipy.ndimage.filters.gaussian_filter(dataCube, 3, truncate=8) 有没有办法对我来

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SciPy - 拟合高斯包络线

我有一个数值计算光脉冲的时间形状，存储在NumPy数组中。我想找到它的高斯包络函数的参数（特别是FWHM），但首先我必须适应它。是否有一个内置的SciPy函数或一组函数用于信封拟合，或者我必须自己编写此代码？（由于精度不是太重要，我可能只是采取局部最大值和适合他们高斯...）的光脉冲是这样的：