我正在处理包含稀疏数据的3D numpy数组，这些稀疏数据由形状大致为高斯的随机位置中的孤立分布组成（
今天我花了至少2个小时来尝试使3D高斯拟合工作，但是到目前为止，我一直没有成功！我的数据在一个
我已决定试用Seaborn版本0.11.0！据我所知，正在使用Displot函数代替distplot。我只是想弄清楚如何在直方图
我一直很欣赏这个错误
我一直在尝试此操作，但显示了<a href="https://colab.research.google.com/drive/1jEmsG9W
我只是在进行高斯消去实验，以尝试在这种用于计算梯形形式的特定方法中加快工作速度。
当我尝
我是使用python进行拟合的新手，但在统计方面并不擅长。我正在尝试为2D高斯拟合找到r ^ 2值或“拟合优
嗨，我是python的新手，我正在尝试创建一个代码，该代码比较不同功能的标准偏差以提取最小的功能，
以下gkern（）函数在给定的内核大小和标准偏差的情况下生成所需的高斯内核。但是，将生成的高斯核应
全力以赴，
我想在下图（侧视图）中计算两个合并单元结构的表面积。我使用高斯拟合来定义每个
我正在尝试将高斯内核应用于具有特定sigma（2.5）的图像的16x16窗口。我也想为同一窗口应用加权梯度大
我在时间间隔上创建了一个1,000,000个均匀随机变量样本的数组
（0,1）。然后创建一个直方图，其中值是
我刚刚在学习高斯混合模型。我在网上找到了一个例子，我正在审查它。但是代码报错了。我无法理解
基于多变量函数的 Newton Raphson 方法，容差 δ 计算如下：
<em>J</em>(<em>x</em>) · δ = −<em>F</em>(<em>x</em>
目前，Scikit 图像包实现了 Laplacian of Gaussian (LoG) 来查找球形 blob。包裹是<a href="https://scikit-image.org/docs/dev
我有两个高斯噪声发生器，来自 MATLAB 的 randn() 函数：
<pre><code>noise1 = randn(1,100000)
noise2 = randn(1,100000)
我正在尝试使用 Octave 统计包中的 fitgmdist 函数。当我让它使用默认的 k++ 方法来查找初始参数时，它就
我一直在尝试拟合 3D 高斯分布，我希望有人能看到我犯的一些愚蠢的错误，因为我花了几个小时调试无
谁能解释不同辍学风格之间的区别？从 <a href="https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/layers/GaussianDropout
我想用 Julia 绘制两个一维高斯分布的混合图。我不确定最好的方法是什么。我正在尝试使用 <code>Distribut
我正在构建虚假信息传播的计算模拟 (Netlogo)。
首先，我想按照基本的高斯分布来分配人口的政治偏好（
