朴素贝叶斯分类器可以应用于岩性识别.该算法常使用高斯分布来拟合连续属性的概率分布，但是对于复杂的测井数据，高斯分布的拟合效果欠佳.针对该问题，提出基于EM算法的混合高斯概率密度估计.实验选取苏东41-33区块下古气井的测井数据作为训练样本，并选取44-45号井数据作为测试样本.实验采用基于EM算法的混合高斯模型来对测井数据变量进行概率密度估计，并将其应用到朴素贝叶斯分类器中进行岩性识别，最后用高斯分布函数的拟合效果作为对比.结果表明混合高斯模型具有更好的拟合效果，对于朴素贝叶斯分类器进行岩性识别的性能有不错的提升.

核密度估计方法matlab代码，可求带宽和密度分布，自行更换数据，自行设置参数（可用默认值）

为了解决在复杂背景以及人流密集且互相遮挡的场景下, 对人流密度进行估计精度低的问题, 提出了基于YOLOv3增强模型融合的方法进行人流密度估计. 首先将数据集分别进行头部标注和身体标注, 生成头部集和身体集. 然后用这两个数据集分别训练两个YOLOv3增强模型YOLO-body和YOLO-head, 最后使用这两个模型在相同的测试数据集上推理, 将其输出结果进行极大值融合. 结果表明基于YOLOv3增强模型融合的方法, 与原始目标检测方法和密度图回归的方法相比精度提高了4%, 且具有较好的鲁棒性.

基于PaddlePaddle实现的密度估计模型CrowdNet预训练模型

这是百度“深度学习”训练营的“人流密度估计”竞赛赛题公布。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB 高斯核密度估计算法 程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB编写的核密度估计方法，采用的核是高斯核，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

DHU机器学习课程KDE核密度估计图像处理大作业报告（含全部程序截图+实验结果图+结果分析+拓展题）

二维核密度估计代码的代码，能够提供二维的概率估计

人群密度估计P2PNET OPENCV453

概率主成分分析仪（MPPCA）的混合物 安装 将存储库的内容复制到您喜欢的位置 git clone git@github.com:SamuelePolimi/MPPCA.git cd MPPCA 并安装库 cd ../.. pip install -e . 具有循环数据的第一个示例 让我们生成一些圆形的数据 n_samples = 500 theta = np . random . uniform ( - np . pi , np . pi , size = n_samples ) x_1 = np . sin ( theta ) x_2 = np . cos ( theta ) r = np . random . normal ( scale = 0.1 , size = n_samples ) + 1. X = np . array ([ x_1 * r , x_2 * r ]).