使用自動編碼器檢測信用卡欺詐 來源 |願碼(ChainDesk.CN) 內容編輯 願碼Slogan | 連線每個程

影象濾波，指的是在儘量保留影象特徵的條件下對目標影象得噪聲進行抑制，是影象處理當中不可缺少的部分。 平滑錄播室低頻增強的空間域濾波技術，它的目的有兩類：一類是模糊，一類是消除噪音。常見的濾波有：

高斯過程可以讓我們結合先驗知識，對資料做出預測，最直觀的應用領域是迴歸問題。本文作者用幾個互動圖生動地講解了高斯過程的相關知識，可以讓讀者直觀地瞭解高斯過程的工作原理以及如何使其適配不同型別的資料。 引

1.統計排序濾波 上節筆記中提到的 均值模糊、高斯模糊 兩種影象模糊操作都屬於 影象的線性濾波 ， 本文則首先將筆記OpenCV中存在的幾種 基於統計排序的濾波器 ，

一、前言 狀態空間模型分為兩大類，一類是隱馬爾科夫模型，另一類是線性動態系統。兩者都可以用下圖來表示，其中z代表潛變數（未知），x代表觀測變數（已知），關於什麼是潛變數，可以參考我之前一篇文章的第

一、前言 在機器學習問題中，從觀測變數推測潛變數或者說計算潛變數的後驗分佈是非常重要的一類問題，關於什麼是潛變數，可以參考我之前一篇文章的第二節。 很多時候，因為潛變數z的維度很高，在

上圖是萬聖節的一週，在搗蛋和給糖之間，資料極客們在社交媒體上為這個可愛的網紅詞彙而竊竊私語。 正態分佈/超自然分佈 你覺得這是個玩笑？讓我告訴你，這不是笑料。這是嚇人的，真正的萬聖節精神！

當我們在做聚類任務時， 如果每一類的分佈已知的話，那麼要求出每個樣本屬於哪一類， 只需要計算出它歸屬於 k 個不同簇的概率，然後選擇概率值最高的那個簇作為它最終的歸屬即可。 但很

在先前學習的使用ARIMA預測時間序列的文章中，對於如何確定引數p、d、q還是存在一些疑問，今天學習的這篇文章主要講解的是如何確定p、d、q引數。 實驗資料：連結: https://pan.baidu.co

影象退化/復原過程模型 高斯噪聲 PDF（概率密度函式） 生成高斯隨機數序列 演算法可參考<http://www.doc.ic.ac.uk/~wl/papers/07/

Description 給定一個\(N(N\leq 100)\) 個點的無向連通圖，邊有邊權。行動的規則是隨機選擇與當前點相連的一條邊，移動到這條邊的另一個頂點。求從\(1\) 到

影象常常受到一些隨機誤差的影響而退化，我們通常稱這個退化為噪聲。在影象的捕獲、傳輸或者處理過程中都有可能產生噪聲，噪聲可能是依賴於影象內容，可能無關。 噪聲一般由其頻率的特徵來刻畫，理想的噪聲稱為白噪聲，高

本文相關 Paper Summary :https://github.com/FDU-VTS/CVPaper

變分自編碼器（Variational Autoencoder，VAE）是生成式模型（Generative Model）的一種，另一種常見的生成式模型是 生成式對抗網路 （Generative Adversar

高斯函式與高斯濾波 一維高斯函式我們都熟悉，形式如下： \[G(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma} \exp(-\frac{x^2}{2\sigma^2})\] 計算