均值-方差

海洋王国——上海海昌海洋公园的一日攻略

我们到地方差不多11点半，整天的行程先给大家列一下：12:00南极企鹅馆：天幕影院《时空之海》（半小时一场）（观看时长：10min左右）12:30企鹅餐厅：吃午饭，企鹅在二楼13:30虎鲸剧场：虎鲸科普秀
旅途星菌·2024-01-19 06:38

【水文】求数组的极值、平均值和方差

代码：#include#includevoidcalculateStatistics(intarr[],intsize){inti;doublesum=0.0,mean,variance;intmax_val=arr[0];intmin_val=arr[0];//计算最大值和最小值for(i=1;imax_val){max_val=arr[i];}if(arr[i]
hdz_nosn2023·2024-01-19 05:56

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇
立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

也就是可以得到最终训练好的均值与方差，而GAN是隐式训练。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

教学相长

他突然给我抛出了一个问题：关于均值不等式问题有11个结论，我到底如何去运用呢？我看了看，说实在的有不少结论我
木子lg·2024-01-19 03:20

怎样去掉最大值和最小值，计算每类的平均值？

我们先来介绍如果不分类，只是计算考试分数列，去掉最大值和最小值之后计算平均值，应该用哪个函数来实现。01TRIMMEAN函数这里需要用到TRIMMEAN函数返回数据集的内部平均值。
甘彬·2024-01-19 03:27

蒙特卡洛采样【python实例】

没有归一化\pi(x)(即p(x)没有归一化π(x)(即p(x)没有归一化（3）实例参考资料蒙特卡洛方法（MonteCarloSimulation）是一种近似推断的方法，通过采样大量粒子的方法来求解期望、均值
格兰芬多_未名·2024-01-19 03:51

2023-05-28阿尔法

如果用那些金融理论学家们所谓的“贝塔”（beta）指标来衡量，我们的市场中性贝塔平均值为0.06。当一个投资组合的贝塔值为0时，该投资组合的价格和市场价格变动无关，这就是所谓的“市场中性”。
zeyaocapital·2024-01-19 03:02

统计-Z score

意义：标准化的结果，本身并没有意义表示标准差的倍数计算方式：1.计算这组数据的平均值mean2.计算每个值到平均值的距离samplevalue-mean3.用这个值除标准偏差(samplevalue-mean
PriscillaBai·2024-01-19 00:45

P2717 寒假作业 题解 CDQ分治

zzs现在想要知道，有多少组连续的寒假作业的疲劳值的平均值不小于kkk？简单地说，给定一个长度为nnn的正整数序列{ai}\{a_i\}{ai}，求出有多少个连续子序列的平均值不小于kkk。
BestMonkey·2024-01-18 22:02

统计学-R语言-5.2

文章目录前言大数定理中心极限定理和抽样分布抽样分布样本均值的分布样本比例的分布练习前言本篇文章将继续上篇的进行介绍。
柔雾·2024-01-18 20:44

统计学-R语言-5.3

下面给出一个置信区间计算的简单例子：如果=12，测量了n=5个观测值，得到均值，通过相关的分位数得到的一个置信度为95%的置信区
柔雾·2024-01-18 20:44

统计学-R语言-6.2

文章目录前言总体均值的区间估计两个总体均值之差的估计两个总体均值之差的估计（独立大样本的估计）两个总体均值之差的估计（独立小样本的估计）两个总体均值之差的估计（配对样本的估计）总体比例的区间估计总体比例的区间估计
柔雾·2024-01-18 20:44

统计学-R语言-6.1

文章目录前言参数估计的原理总体、样本和统计量点估计区间估计评价估计量的标准有效性总体均值的区间估计一个总体均值的估计（大样本）一个总体均值的估计（小样本估计）练习前言本篇文章将开始介绍参数估计的相关知识
柔雾·2024-01-18 20:13

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-3+4

卡尔曼滤波器Ch05-3+43.Stepbystep:DeriationofKalmenGain卡尔曼增益/因数详细推导4.Priori/PosterrorierrorCovarianceMartix误差协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 18:57

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05

本文仅供学习使用本文参考：B站：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch051.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 18:55

变分推断（Variational Inference）

的观测值推测未知变量z的后验分布，即我们在已经输入变量x后，如何获得未知变量z的分布p(z|x)[3].通俗一点讲一个完整的故事就是，如果没有任何信息，我们可能大概了解一个（latent）变量z的分布，这个分布可能方差比较大
溯源006·2024-01-18 18:58

Opencv中的非线性滤波器概念介绍——中值滤波、双边滤波

缺点：花费的时间是均值滤波的5倍以上。函数原型：voidmedianBlur(InputArraysrc
weixin_35738542·2024-01-18 15:24

OpenCV——均值滤波

目录一、均值滤波二、C++代码三、python代码四、结果展示1、原始图像2、3x3卷积3、9x9卷积一、均值滤波  均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素
点云侠·2024-01-18 15:21

线性回归+小批量梯度下降算法

使用线性模型可以对每个样本数据x计算其预测值yx为一个样本数据一维向量w为权重一维向量，值表示x对应位置所占的权重，未知b为偏差值，未知y为预测值，即加权平均值2.使用均方损失作为损失函数：平方损失函数可以计算每
姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

无监督学习 - 均值聚类（K-Means Clustering）

什么是机器学习K-Means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据集分成K个不同的组（簇），每个组内的数据点与组内其他点的相似度较高，而与其他组内的点相似度较低。这是通过迭代地调整簇中心和将数据点分配到最近的簇来实现的。以下是K-Means聚类的基本步骤：初始化：随机选择K个数据点作为初始簇中心，这些点可以是数据集中的实际数据点，或者通过其他初始化方法获得。分配到最近的簇：对于每个数据点，计算其与各
草明·2024-01-18 14:11

valueForKeyPath常用用法

举例来说：1、valueForKeyPath可以获取数组中的最小值、最大值、平均值、求和。代码如下：+(NSString*)caculate
白色天空729·2024-01-18 14:47

无监督学习 - 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）

PCA的目标是通过线性变换将原始数据投影到一个新的坐标系，使得数据在新坐标系中的方差尽可能大，从而保留数据的主要信息。
草明·2024-01-18 14:37

（更新）A股上市公司华证ESG评级得分稳健性校验ESG得分年均值中位数（2009-2023年.12）

A股上市公司华证ESG评级得分稳健性校验ESG得分年均值中位数（2009-2023年）参考《经济研究》中方先明（2023）的做法，将华证ESG评级进行赋值，指标包含C、CC、CCC、B、BB、BBB、A
T0620514·2024-01-18 12:24

了解自闭症及其治疗

约百分之46的自闭症儿童拥有平均值或者平均值以上的智商。约百分之10的自闭症儿童才拥有特殊才能更多时候他们不知道如何建立感情关系。他们是很好的公民，他们会遵守规章制度，渴望认可和接纳。
in可爱文化研究·2024-01-18 11:59

3DGS 其一：3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering

3DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.预备知识1.1球谐函数1.2Splatting1.3α\alphaαblending1.4多维高斯的协方差矩阵
泠山·2024-01-18 10:14

注意力机制

由于57到56、58的距离一样，所以另一种方法是取它们对应体重的平均值（43+48）/2=0.5
湘溶溶·2024-01-18 10:09

小头畸形｜康复评定怎么做

对于头围<均值8个标准差的显著小头畸形患儿，由于枕骨平坦或头发的影响，可能导致测量不准确，因此测量时卷尺应紧
早产儿干预Bruce·2024-01-18 09:46

深度学习记录--正则化(regularization)

正则化(regularization)是一种实用的减少方差(variance)的方法，也即避免过度拟合几种正则化的方法L2正则化又被称为权重衰减(weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作
_hermit:·2024-01-18 08:48

二叉树的层序遍历&力扣对应题 Java

二叉树的层序遍历Java102.二叉树的层序遍历错误①队列的声明错误②`List>`的声明107.二叉树的层序遍历II199.二叉树的右视图637.二叉树的层平均值429.N叉树的层序遍历注意①LeetCode
aPurpleBerry·2024-01-18 06:15

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- Kalman Filter卡尔曼滤波器Ch05-1+2

：DR_CANDr.CAN学习笔记-KalmanFilter卡尔曼滤波器Ch05-1+21.RecursiveAlgirithm递归算法2.DataFusion数据融合CovarinceMatrix协方差矩阵
LiongLoure·2024-01-18 06:52

常见概率分布介绍

常见概率分布Bernoulli分布Bernoulli分布是单个二值随机变量分布,单参数∈[0,1]控制,给出随机变量等于1的概率.基本形式为:image.png其期望为：其方差为：Multinoulli
瞎了吗·2024-01-18 05:15

为什么在进行softmax之前需要对attention进行scaled（为什么除以 d_k的平方根）

解释的好：Self-attention中dot-product操作为什么要被缩放-知乎标准正太分布（0均值，1方差的高斯分布）解释1：解释2：这样做是因为对于较大的深度值，点积的大小会增大，从而推动softmax
ytusdc·2024-01-18 04:52

17实现数据方差分析

方差分析方差分析是研究一种或者多种因素对实验结果是否有显著性影响的一种有效的统计方法。
Jachin111·2024-01-18 03:20

协方差自适应调整的进化策略（CMA-ES）转载自知乎——补充

之前转载的原文好像挂了，于是在知乎上又找了一篇相关的文章，原文链接为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/150946035本文仅作个人学习用，若有侵权请联系删除目录什么是进化策略简单高斯进化策略协方差自适应进化策略基本原理更新均值控制步长自适应协方差矩阵本文翻译自
小唐要努力·2024-01-18 02:17

【智能优化算法】协方差矩阵自适应进化算法CMAES附matlab代码

其中，协方差矩阵自适应进化算法(CovarianceMatrixAdaptationEvolutionStrategy，简称CMA-ES)是一种高效的优化算法。本文将详细介绍CMA-ES算法
前程算法matlab屋·2024-01-18 02:45

关于演化策略NES和协方差ES

转载自：https://blog.csdn.net/qq_39217470/article/details/107640778演化策略是一种求解参数优化问题的方法，所以我先介绍一下什么是优化。1.优化（Optimization）优化就是计算一个函数的最大值或者最小值的问题，下面以求解单变量的最小值为例进行介绍。假设函数f(x)的具体表达式是未知的，把它看作一个黑盒函数，我们只能通过向盒子输入得到输
阿喵酱紫糖·2024-01-18 02:44

基于协方差矩阵自适应演化策略（CMA-ES）的高效特征选择

特征选择是指从原始特征集中选择一部分特征，以提高模型性能、减少计算开销或改善模型的解释性。特征选择的目标是找到对目标变量预测最具信息量的特征，同时减少不必要的特征。这有助于防止过拟合、提高模型的泛化能力，并且可以减少训练和推理的计算成本。如果特征N的数量很小，那么穷举搜索可能是可行的:比如说尝试所有可能的特征组合，只保留成本/目标函数最小的那一个。但是如果N很大，那么穷举搜索肯定是不可能的。因为对
deephub·2024-01-18 02:14

6-2 找小于等于平均值的最大整数

6-2找小于等于平均值的最大整数分数15全屏浏览题目切换布局作者scs单位北京邮电大学给定一个整数数组，请你写一个函数找出这个数组中小于等于数组平均值的最大整数所在位置。
北邮大一人·2024-01-18 01:42

跟着Nature Ecology&Evolution学数据分析：R语言ggplot2作图展示方差分解的结果

之前的推文分享过一篇内容是重复了一篇NatureEcology&Evolution期刊论文的方差分解过程，虽然对运行过程还是不太理解，但是能得到结果。
小明的数据分析笔记本·2024-01-17 23:25

数据处理和特征工程（二）

4.特征选择一般有四种方法用来选择特征：过滤法、嵌入法、包装法、降维算法4.1Filter过滤法**根据统计检验的分数和相关性指标来选择特征，完全独立于各种机器学习算法4.1.1方差过滤VarianceThreshold
于饼喵·2024-01-17 22:23

AIGC笔记--VAE模型的搭建

目录1--VAE模型2--代码实例1--VAE模型简单介绍：通过一个encoder将图片映射到标准分布（均值和方差），从映射的标准分布中随机采样一个样本，通过decoder重构图片；计算源图片和重构图片之间的损失
晓晓纳兰容若·2024-01-17 21:48

2022-10-16

那天在打坐，毕竟开始老了，身体状态照年轻时三个小时不动地方差的远了，腰酸背痛是很正常的。这个时候脑海里闪过一句话，“这个身体是一个累赘，但是又有什么不是呢？”于是豁然开朗。
净毅Chantasubho·2024-01-17 20:54

第三周：常用的数据分布

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正
结尾_402b·2024-01-17 19:26

Power BI-统计类函数

今天分享几个常用的统计类函数1.AVERAGEX对某个表表达式，在行中按给定的值表达式计算，对结果求算数平均值。
Sugargl·2024-01-17 18:38

三种方法实现PCA算法（Python）

PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的k个特征互不相关。
山阴少年·2024-01-17 14:50

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

2．模型评估与选择经验误差与过拟合、评估方法、性能度量、比较检验、偏差与方差等。3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决
sdu_study·2024-01-17 14:17

用Python做数据分析之数据表清洗

对于空值的处理方式有很多种，可以直接删除包含空值的数据，也可以对空值进行填充，比如用0填充或者用均值填充。还可以根据不同字段的逻辑对空值进行推算。
学掌门·2024-01-17 13:08
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