均值方差高斯分布图第2页

机器学习_重要知识点整理

数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。

嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

2025-03-14 学习记录--C/C++-PTA 习题2-1 求整数均值

一、题目描述⭐️习题2-1求整数均值本题要求编写程序，计算4个整数的和与平均值。题目保证输入与输出均在整型范围内。输入格式:输入在一行中给出4个整数，其间以空格分隔。

小呀小萝卜儿·2025-03-15 11:06

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a

星绘搜题·2025-03-15 09:50

深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法）

二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值，将图像分割为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分之间的类内方差（intra-classvariance）最小，或者说使得这两部分之间的类

ZHauLee·2025-03-15 08:12

otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法)

因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。

weixin_39996742·2025-03-15 08:12

从LayerNorm到RMSNorm：深度学习归一化技术的进化！qwen2.5的技术。

它通过计算输入数据的均方根（RootMeanSquare,RMS）来进行归一化，避免了传统归一化方法中均值和方差的计算1.LayerNorm（层归一化）LayerNorm（层归一化）是一种用于深度学习的归一化技术

KangkangLoveNLP·2025-03-14 13:29

用css写背景模糊的三种情况

1.背景模糊这种最简单也是最直接的，这里展示两种背景模糊的写法：1.用backdrop-filter的一个子属性blur进行设置模糊（这里的值代表的是将n✖n方格里面的像素的颜色做加权平均，即高斯模糊。

小竹子14·2025-03-14 13:58

《计量地理学》实习指南

具体的函数及其含义：AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距（Y

zmg18213828575·2025-03-14 07:13

LangChain实战：利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互

汇总查询：需要对数据进行总结的问题，如计算平均值、求和、计数等，例如“所有已上架产品的平均价格是多少？”或“每个地区客户的总人数是多少？”数据关系探

AGI八零后·2025-03-14 05:57

自然语言处理：文本聚类

而实现文本聚类的方法有很多，其中k均值聚类算法、

老赵爱学习·2025-03-14 03:14

AI 界的包青天：GaussianNB 智断分类难题

此侠客正是GaussianNaïveBayes（高斯朴素贝叶斯，简称GaussianNB）。凭借朴素的假设与强大的数学支撑，GaussianNB在分

星际编程喵·2025-03-13 15:49

突破：海量倾斜高斯OPGS Cesium高效渲染！

在重建大师7.0新品发布会上，我们首次推出了倾斜摄影测量高斯飞溅（OPGS）从训练到实时渲染的软件工具解决方案，使得用户能够在常用的重建农场计算节点下，就能够实现城市级地理场景3DOPGS成果的高质量、

大势智慧·2025-03-13 09:34

【ISP】对于ISP的关键算法补充

本篇是对于ISP的关键算法进行补充说明，后面我们将开始逐渐深入讨论ISP的pipeline1.非局部均值（NLM,Non-LocalMeans）原理非局部均值（NLM）是一种基于块匹配（PatchMatching

白码思·2025-03-13 00:00

Stata操作

sum：后接变量，会出均值、方差及最大最小值等信息。

晓破云天·2025-03-12 22:17

html利用列表写单选题,请写出利用列表标签实现如下图所示效果的HTML代码:

【判断题】威尔克斯统计量在多元方差分析中是用于检验均值是否相等的统计量。【单选题】净重为61kg的生丝,实际回潮率为12.6%,

小花学姐·2025-03-12 21:36

使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)

4、执行单因素方差分析（ANOVA），

thinkwindows·2025-03-12 19:55

从原理和公式出发：python实现One_Way_ANOVA

文章目录目的：python实现onewayANOVA单因素方差分析1.代码流程2.python代码实现0主要的函数1加载数据2查看数据统计结果3数据处理及可视化4方差分析4.1模型拟合4.2单因素方差分析

＾哪来的＆永远～·2025-03-12 19:54

ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析）

ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。

python收藏家·2025-03-12 18:21

高斯Splatting：3D 重建与新视图合成的综述

高斯Splatting方法的最新发

三谷秋水·2025-03-11 20:57

深度学习：马氏距离

它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python实现数据清洗并计算平均值

meisongqing·2025-03-11 08:58

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。

IT古董·2025-03-11 08:25

机器学习数学基础：29.t检验

其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。

@心都·2025-03-11 00:23

python爬虫项目（十二）：爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势

3.1使用requests和BeautifulSoup爬取网易云音乐排行榜3.2爬取QQ音乐排行榜4.数据处理4.1合并数据5.分析音乐类型趋势5.1使用关键词匹配类型6.数据可视化6.1绘制音乐类型分布图

人工智能_SYBH·2025-03-10 17:03

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

卡码网8. 摆平积木

统计移除量：所有积木中高度超过平均值的部分必须被移除，总移除次数即为这些高度差的总和。步骤输入处理：读取积木数量n和每个积木的高度h。计算总和与平均值：遍历高度数组求和，再计算平均高度。

小王Jacky·2025-03-10 11:22

C++ 滑动窗口

计算每个窗口的和或平均值。统计满足条件的子数组数量。找到满足条件的最长或

不知道取啥耶·2025-03-10 05:02

深度解析SSD2351核心板：硬核视频处理+工业级可靠性设计

芯片技术细节：视频处理能力：IVE引擎支持高斯滤波、膨胀/腐蚀等图像预处理；IPU支持人脸识别、运动检测及Transformer网络推理；显示接口支持MIPIDSI2560x1600@60fps，适配工业

明远智睿嵌入式方案商·2025-03-09 05:16

总体方差和样本方差

在统计描述中，方差用来计算每一个变量*（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

然后就去远行吧·2025-03-09 02:29

numpy版本踩坑总结持续更新

目录1.23版本报错module'numpy'hasnoattribute'bool'.协方差矩阵第2次优化：1.23版本影响库smplx报错module'numpy'hasnoattribute'bool

AI算法网奇·2025-03-08 08:16

高斯溅射融合之路（一）- webgl渲染3d gaussian splatting

大家好，我是山海鲸的技术负责人。之前已经写了一个GIS融合系列。其实CesiumJS的整合有相当的难度，同时也有很多方面的工作，很难在几篇文章内写完，整个山海鲸团队也是投入了接近两年的时间，才把周边整套工具链进行了完善，后续有新的内容也会持续分享，隔壁系列传送门：GIS融合之路一坑未平，一坑又起。去年年末，我们的AI合作伙伴突然给山海鲸技术团队丢来了一个新技术-3DGaussianSplattin

山海鲸可视化·2025-03-08 06:33

基于PCA+RF的数据分类模型含matlab代码（PCA降维后输入进RF模型）

一.概述1.主成分分析（PCA）目的：降维，减少数据的维度，同时保留尽可能多的原始数据的方差。步骤：标准化数据：为了使每个特征对总的方差贡献相似，通常需要对数据进行标准化处理。

Jason_Orton·2025-03-07 23:48

Elasticsearch 聚合查询(aggs)

桶内度量前面的例子告诉我们每个桶里面的文档数量，但是我们需要更复杂的文档度量，我们需要告诉Elasticsearch使用哪个字段，使用何种度量方式进行运算，这些信息要嵌套在桶内，度量的运算会基于桶内的文档进行现在，为刚刚的聚合结果添加求价格平均值的度量

2401_85112189·2025-03-07 21:59

01计算机视觉学习计划

第一阶段（第1-2个月）：基础夯实✅目标：掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础（2周）每日2小时线性代数：矩阵运算、特征值分解（推荐《线性代数及其应用》）概率统计：高斯分布

依旧阳光的老码农·2025-03-07 20:15

【图像去噪】基础知识之加噪 | 给图像加噪的若干种方式，包括加高斯白噪声（AWGN）、泊松-高斯噪声、模拟真实噪声（SIDD、DND）等

ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言加高斯噪声

十小大·2025-03-07 13:11

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。

niuyunpang·2025-03-07 11:16

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验

多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。

木子算法·2025-03-07 11:12

三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成

支持添加不同的噪声，高斯噪声比较柔和，随机噪声比较明显。功能视频介绍三维模型点云化工具V1.0使用介绍：将三维模型进行点云化生成，支持不同的分辨率，支持添加噪声下载地址三维模型点

是刃小木啦~·2025-03-07 09:13

数据集/API 笔记：湿球黑球温度（WBGT）观测数据

报告的WBGT是过去15分钟内的平均值，每15分钟更新一次。

UQI-LIUWJ·2025-03-07 09:10

r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？

这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。

蒲牢森·2025-03-07 01:45

【Gaussian Model】高斯分布模型

目录高斯分布模型用于异常检测（GaussianModelforAnomalyDetection）1.高斯分布简介2.高斯分布模型用于异常检测(1)训练阶段：估计数据分布(2)检测阶段：计算概率判断异常点

HP-Succinum·2025-03-07 00:36

深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型

目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习：通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林：通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三

HP-Succinum·2025-03-07 00:06

系统机构设计师 - 软件质量属性

架构设计风险潜在的隐藏的架构决策导致的隐患敏感点一个或多个构件的质量属性，输入方差小时，输出方差很大权衡点影响多个质量属性，且这些质量属性都是敏感点的质量属性。

Colourful.·2025-03-07 00:32

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

“八皇后问题”解题思路与 C 语言代码实现

问题背景提出：由德国数学家马克斯·贝瑟尔于1848年提出，后经高斯等数学家研究。解的数量：高斯最初认为有76种解，后来通过图论方法确定共有92种不同的摆放方式。

CoreFMEA软件·2025-03-06 20:27

2025-03-01 学习记录--C/C++-PTA 7-35 有理数均值

合抱之木，生于毫末；九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。一、题目描述⭐️二、代码（C语言）⭐️#include//【关键】计算最大公约数（GCD）longlonggcd(longlonga,longlongb){while(b!=0){//当b不为0时循环longlongtemp=b;//临时变量存储b的值b=a%b;//计算a除以b的余数，赋值给ba=temp;//将之前存储的b的值赋值给a

小呀小萝卜儿·2025-03-06 03:07

【图像去噪】论文复现：真实噪声转高斯噪声，提升高斯噪声训练的模型性能！Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现，跑通流程，框架结构和损失函数详解！

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通LearningtoTranslateNoise源码，包含基于BasicSR的训练和测试代码，得

十小大·2025-03-05 13:01

【数据库】小白也能看懂的MySQL索引底层数据结构（深度解析）

想要找到一瓶可乐，有两种方式：无索引模式：逐个货架检查（全表扫描），耗时30分钟有索引模式：查看商品分布图→饮料区→碳酸饮料货架（索引查询），耗时2分钟1.索引的底层结构与原理1.1为什么需要索引？

千益·2025-03-04 23:10

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

具体而言，当我们在分析一系列相互毗邻的矢量面时，若发现相邻的矢量面之间高度差值小于预先设定的阈值，那么就需要采取一种数据优化策略，即把这些相邻矢量面的高度统一取平均值。

GIS从业者·2025-03-04 19:42

推荐频道

均值方差高斯分布图