偏差方差

数据挖掘常用算法优缺点分析

偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度
天波烟客00·2025-02-02 14:52

《深入浅出HTTPS》读书笔记（5）：随机数

2）随机性生成的随机数只要不存在统计学偏差，那么这个随机数就具备随机性（randomness）。
earthzhang2021·2025-02-02 06:23

网络抖动：理解其对网络性能的影响及其缓解策略

网络抖动的定义网络抖动通常是指在数据传输过程中，数据包到达接收端的时间间隔与预期时间间隔之间的偏差。这种偏差可能是由于多种因素造成的，包括网络拥塞、路由器处理速度不一致、带
夜色呦·2025-02-01 01:07

ggplot2箱式图两两比较_科学网—ggplot2：方差分析多重比较标注显著字母 - 周运来的博文...

赖江山老师在科学网分享了FrancoisGillet编写的两个方差分析多重比较的函数boxplert()和boxplerk()【来源NumericalEcologywithR(secondEdition
weixin_39548740·2025-01-31 22:46

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

⭐还在用Excel手动算均值方差？还在为海量数据统计熬夜加班？用Python这5把「数据手术刀」写一次代码，就能直接复用，专业报告自动生成！
凌小添·2025-01-31 21:09

多元随机分布的协方差矩阵的计算（python示例）

协方差矩阵是统计学中描述两个或多个随机变量之间线性相关程度的一个重要工具。
读思辨·2025-01-31 15:21

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向
小松要进步·2025-01-31 01:15

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性
AI量金术师·2025-01-30 20:38

pytorch实现主成分分析 (PCA)：用于数据降维和特征提取

使用PyTorch实现主成分分析（PCA）可以通过以下步骤进行：标准化数据：首先，需要对数据进行标准化处理，确保每个特征的均值为0，方差为1。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 08:24

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型
MengWoods·2025-01-30 01:01

第3章 基于三电平空间矢量的中点电位平衡策略

型三电平逆变器的直流侧串联有两组参数规格完全一致的电解电容，由于三电平特殊的中点钳位结构，在进行SVPWM控制时，在一个完整开关周期内，直流侧电容C1、C2充放电不均匀，各自存储的总电荷不同，电容电压便不均等，存在一定的偏差
嵌入式老牛·2025-01-28 20:16

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题：遥感图像中某些类别（如道路、建筑）可能稀疏分布。小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。
司南锤·2025-01-28 08:18

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标
不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

JVM性能：堆的参数配置

目录初始堆和最大堆偏差问题新生代配置指定绝对大小Java程序中的最重要的内存空间就是堆了，基本上所有的对象都分配在堆中，这些堆空间根据不同功能和GC回收分配成几种的结构，例如存放新创建对象的新生代，经过多次
大力海棠·2025-01-28 03:40

海浪波高预测（背景调研）

#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps：图片由通义千问生成历史工作：针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务：MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型（MLR-CWLS），该模型利用协方差加权最小二乘法
傅科摆 _ py·2025-01-27 15:44

DRG／DIP医保结算中的偏差病例

低倍率病例什么是低倍率？1、《国家医疗保障疾病诊断相关分组（CHS-DRG）分组与付费技术规范》中规定低倍率病例入组后住院费用一般低于该DRG病组支付标准30％。2、DIP低倍率病例入组后住院费用一般低于该DIP病种次均费用50％。低倍率病例产生的主要原因一是入组错误，即主要诊断选择错误、其他诊断或手术操作错填等，导致错误入组；二是治疗不充分，即患者由于病情过重出现死亡或者自身意愿提前自动出院，整
DIPDRG分组器团队·2025-01-25 10:42

fit_transform,fit,transform区别和作用

fit相对于整个代码而言，为后续API服务，用于从一个训练集中学习模型参数，包括归一化时要用到的均值，标准偏差。fit之后，可以调用各种API方法，transform是其中之一。
浊酒南街·2025-01-24 16:57

数据分析 变异系数

目录变异系数的应用场景包括：特点：注意事项：np.nanvar——方差，np.sanstd标准差简单来讲就是平均值/标准差变异系数（CoefficientofVariation,CV）是一种相对量的变异指标
やっはろ·2025-01-24 16:52

python方差分析误差棒_一文讲透，带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...

Python数据可视化，作为数据常用的必备技能，是目前大数据和数据分析的一个热门，而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库，受到了很多人的青睐，最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制，其中关于误差棒图，咱们已经在上次一起讨论过了，今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢？咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧！首先，
加勒比考斯·2025-01-24 14:44

python绘制带有显著性差异的柱状图

图片来自文献（Lietal.,2019）含有大小写字母的两组方差分析参考自文献（马继龙等，2024）。显著性差异的表示方法常见的一般有P值、星号标记和字母标记等。
彭博锐·2025-01-24 14:08

Linux主机时间同步

写在前面处于内网的Linux主机，时间容易不准确，在我遇到的内网服务器中，大部分的时间会有偏差，一般偏差5到10分钟。
会飞的土拨鼠呀·2025-01-23 19:16

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
洪小帅·2025-01-23 12:58

自动化评估：利用机器学习算法评估

随着机器学习技术的不断发展，自动化评估逐渐成为一种趋势，它能够提高评估效率、降低成本并减少人为偏差。
AI天才研究院·2025-01-23 07:45

4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）

五因子优化的现代投资组合理论1.3HowtoFama-French五因子优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4因子构建与预期收益率计算2.5协方差矩阵计算
金融OG·2025-01-23 00:43

2. 马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）

1.2WhyisCAPM优化的现代投资组合理论1.3HowtoCAPM优化的现代投资组合理论2.数据要素&计算流程2.1参数集设置2.2数据获取&预处理2.3收益率计算2.4CAPM预期收益率计算2.5协方差矩阵计算
金融OG·2025-01-23 00:13

【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战

模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵
金融OG·2025-01-23 00:43

机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全：（面试问题持续更新）

二、过拟合/高方差（overfiting/highvariance）篇2.1过拟合是什么及检验方法？2.2导致过拟合的原因是什么？2.3过拟合的解决方法是什么？
·2025-01-22 20:09

wps2019数据分析加载项_wps单因素分析数据 wps2019单因素方差分析

请问wpsexcel如何进行单因素方差分析？在“数据”选项下的“分析”“分析工具”中，选择“方差分析-单因素方差分析”，并进行相应的设置，即可。在WPS里面excel算显著性差异应该找哪里？
战斗力旺盛的伯爵·2025-01-22 20:48

分布式 IO 模块：开启药品罐装产线高效生产新纪元

哪怕是极其微小的剂量偏差，都可能影响药品疗效，甚至危害患者健康。M
明达技术·2025-01-22 09:20

3d高斯泼溅学习

椭球集就是一堆3d高斯椭球集之位置与形状：协方差矩阵(包括旋转矩阵和缩放矩阵)，要大多数都能表达实体的位置，实体的位置和形状要落在大概率范围内椭球集之球谐函数：代表球面上不同位置的值基函数，拟合颜色和形状
便携与感知组，研ing·2025-01-22 05:14

降维算法：主成分分析

这些主成分按照方差从大到小排列，方差越大，包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分，以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
一个人在码代码的章鱼·2025-01-21 21:19

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

然而，在真实世界的网站上，其性能仍然受到以下问题的影响：(1)开放领域的复杂性，(2)有限的上下文长度，(3)在HTML结构上的归纳偏差不足。
feifeikon·2025-01-21 15:19

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

python 单因子方差分析_假设检验之F检验-方差分析

F检验(F-test)，最常用的别名叫做联合假设检验(英语：jointhypothesestest)，此外也称方差比率检验、方差齐性检验，方差分析，它是一种在(H0)之下，统计值服从的检验。
雏Carnation·2025-01-19 15:42

维度可变的UKF（无迹卡尔曼滤波），附有完整源代码

设置过程和观测噪声的协方差矩阵
MATLAB卡尔曼·2025-01-19 12:50

【机器学习：二十七、决策树集合】

核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。
KeyPan·2025-01-19 08:49

cloud compare和 pcl读取点云因为viewpoint 配准不上

针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。
一个月可能改两次·2025-01-19 05:21

PCL 部分点云视点问题【2025最新版】

一、问题概述  针对CloudCompare软件处理过的pcd格式点云，在使用PCL进行特征点提取、配准等实验中最终显示结果出现点云位置偏差较大的问题，本博客给出解决方案。
点云侠·2025-01-19 05:15

神经网络初始化 (init) 介绍

文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

Python 对海表面温度进行EOF分解与前n模态合成

按照方差大小从前到后。代码实现：import
我有一个梦想——人在家中葛优躺·2025-01-18 12:10

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模
·2025-01-18 01:31

仓库管理优化的四个要点

库存数据的不准确，往往导致财务报表上的数字与实际库存存在偏差。例如，有的五金仓库虽然生意兴隆，业绩增长迅速，但老板
·2025-01-17 05:40

仓库管理优化的四个要点

库存数据的不准确，往往导致财务报表上的数字与实际库存存在偏差。例如，有的五金仓库虽然生意兴隆，业绩增长迅速，但老板
·2025-01-17 00:41

PID算法基础

比例部分：它是最简单和最基本的部分，主要作用是纠正偏差。当系统偏离目标值时，比例部分会根据偏差的大小产生一个相应的输出，以尝试将系统带回目标值。积分部分：这部分的作用是消除系统的稳态误差。
weixin_52799893·2025-01-16 23:59

吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释

正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高
极客Array·2024-09-16 00:23

损失函数与反向传播

1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss
Star_.·2024-09-15 22:59

目标和问题驱动

只要能发现问题，分析问题，制定方案，再执行对照目标和结果的偏差，肯定能够逐步的去解决的。
blue_panda·2024-09-15 18:02

图像匹配---（Python）

灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。（2）特征匹配则是基于区域的匹配。
阳光下的Smiles·2024-09-15 18:52

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异
亚图跨际·2024-09-15 18:50

容易陷入的两性误区：男女恋爱，女人有哪些雷区不能踩？

由于很多人对两性关系的认知存在偏差，导致了错失喜欢的人，糟糕的恋爱体验，或者分手。那么，男女恋爱，有哪些雷区不能踩？男女交往时，恋爱误区都有哪些呢？今天就为大家献上男女相处的干货分享。
清晨白鹿·2024-09-15 14:02
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