Возможно, большинство из вас, читающих это, являются новичками в науке о данных и пришли сюда из любопытства, чтобы узнать, что это за теорема и что в ней такого важного. Не волнуйтесь, вы получите то, что хотите! А если нет, будучи работающим профессионалом, вы все равно найдете эту статью полезной, и в конце вы сможете заново пережить свои первые дни в качестве специалиста по данным! Давай поиграем!! Да, играй, я серьезно. Мы виртуально будем играть, изучая эту теорему...

Давайте подробно рассмотрим реализацию размытия по Гауссу. Алгоритм обработки изображений позволяет выполнять такие манипуляции с изображениями: Мы начнем с обзора гауссовых распределений и свертки изображений - движущих сил размытия по Гауссу. Затем мы реализуем наш собственный алгоритм размытия по Гауссу с нуля с помощью Swift. Если вы еще не читали мою статью об обнаружении краев на изображениях , я рекомендую вам сначала прочитать ее. Это поможет заложить основы свертки..

Необходимость нормального распределения Одно из наиболее распространенных допущений в статистическом анализе - нормальность. Ты согласен? Привет, мир, это мой первый блог сообщества Data Science. В этом блоге мы увидим различные типы преобразований данных для лучшего соответствия нормальному распределению (гауссовское распределение). Мы знаем, что в регрессионном анализе переменная ответа должна иметь нормальное распределение, чтобы получить лучшие результаты прогнозирования...