Nombre de espacio para Probability. Más...

Funciones
Probability of Gaussian
Pds::Vector	MGaussian (const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Mu, const double &Sigma)
	Evalua la "probability density function" $p(\mathbf{x};\mathbf{\mu},\mathbf{\sigma})$ de la funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ , la variable $\mathbf{\sigma}=Sigma$ y . Más...

Pds::Vector	MGaussian (const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Mu, const Pds::Matrix &Sinv)
	Evalua la "probability density function" $p(\mathbf{x};\mathbf{\mu},\mathbf{\sigma})$ de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ , la matriz $\mathbf{\Sigma}=Sigma$ y . Más...

Pds::Vector	MGaussian (const Pds::Matrix &X, const Pds::Vector &Mu, const Pds::Matrix &Sinv, double det)
	Evalua la "probability density function" $p(\mathbf{x};\mathbf{\mu},\mathbf{\sigma})$ de una funcion gaussiana multivariada, usando $\mathbf{\mu}=Mu.T()$ , la matriz $\mathbf{\Sigma}=Sigma$ y . Más...

Probability of Gaussian Mixture Model
Pds::Vector	GMMDensity (const Pds::Matrix &X, const std::vector< double > &Pi, const std::vector< Pds::Vector > &Mu, const std::vector< Pds::Matrix > &Sinv)
	Retorna el vector $\mathbf{p}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture probability density function" $\phi(\mathbf{x}_l;\lambda)$ usando $\lambda=\left\{\bigcup\limits_k\pi_k,\bigcup\limits_k\mu_k,\bigcup\limits_k\Sigma_k\right\}$ , donde . Más...

Pds::Vector	GMMDensity (const Pds::Matrix &X, const std::vector< double > &Pi, const std::vector< Pds::Vector > &Mu, const std::vector< Pds::Matrix > &Sinv, const std::vector< double > &Det)
	Retorna el vector $\mathbf{p}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture probability density function" $\phi(\mathbf{x}_l;\lambda)$ usando $\lambda=\left\{\bigcup\limits_k\pi_k,\bigcup\limits_k\mu_k,\bigcup\limits_k\Sigma_k\right\}$ , donde . Más...

Pds::Vector	GMMDensity (const Pds::Matrix &X, const Pds::DataGMM &Dat)
	Retorna el vector $\mathbf{p}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture probability density function" $\phi(\mathbf{x}_l;\lambda)$ usando $\lambda=\left\{\bigcup\limits_k\pi_k,\bigcup\limits_k\mu_k,\bigcup\limits_k\Sigma_k\right\}$ , donde . Más...

Pds::Matrix	GMMPartial (const Pds::Matrix &X, const std::vector< double > &Pi, const std::vector< Pds::Vector > &Mu, const std::vector< Pds::Matrix > &Sinv)
	Retorna una Matriz $\mathbf{P}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture model partial probability density function" $\gamma(\mathbf{x};\mathbf{\lambda}_k)$ usando $\mathbf{\lambda}_k=\{\pi_k,\mu_k,\Sigma_k\}\qquad \forall k=0,1,...,K-1$ . Más...

Pds::Matrix	GMMPartial (const Pds::Matrix &X, const std::vector< double > &Pi, const std::vector< Pds::Vector > &Mu, const std::vector< Pds::Matrix > &Sinv, const std::vector< double > &Det)
	Retorna una Matriz $\mathbf{P}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture model partial probability density function" $\gamma(\mathbf{x};\mathbf{\lambda}_k)$ usando $\mathbf{\lambda}_k=\{\pi_k,\mu_k,\Sigma_k\}\qquad \forall k=0,1,...,K-1$ . Más...

Pds::Matrix	GMMPartial (const Pds::Matrix &X, const Pds::DataGMM &Dat)
	Retorna una Matriz $\mathbf{P}$ . Con este fin, evalua la "Gaussian mixture model partial probability density function" $\gamma(\mathbf{x};\mathbf{\lambda}_k)$ usando $\mathbf{\lambda}_k=\{\pi_k,\mu_k,\Sigma_k\}\qquad \forall k=0,1,...,K-1$ . Más...

Probability of Parzen Window Classifier
Pds::Vector	PWCDensity (const Pds::Matrix &X, const Pds::Matrix &C, const Pds::Matrix &Sinv, double h=0.1)
	Retorna un vector $\mathbf{p}$ . Con este fin, evalua la "Parzen Window Classifier probability density function" $\phi(\mathbf{x};\mathbf{C},\Sigma^{-1},h)$ . Más...

Pds::Vector	PWCDensity (const Pds::Matrix &X, const Pds::Matrix &C, const Pds::Matrix &Sinv, double h, double det)
	Retorna un vector $\mathbf{p}$ . Con este fin, evalua la "Parzen Window Classifier probability density function" $\phi(\mathbf{x};\mathbf{C},\Sigma^{-1},h)$ . Más...

Descripción detallada

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