异方差

【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

清华 DeepSeek 1-6 册手册雷霆出击：荡尽 AI 多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途

清华DeepSeek1-6册手册雷霆出击：荡尽AI多维迷雾，主掌深度进阶的磅礴新征途在人工智能领域风云变幻、技术迭代日新月异的今天，每一次关键知识与技术的革新都可能成为推动行业发展的重要契机。

2501_90771647·2025-03-10 21:02

claude 3.5 官网国内怎么使用！1分钟教你在国内轻松驾驭claude 3.5

ClaudeAI：开启智能助理新纪元——更安全、更亲和、更强大在人工智能领域日新月异的今天，由Anthropic公司倾力打造的ClaudeAI，正以其卓越的性能和独特的理念，迅速在全球范围内吸引了AI爱好者和专业人士的目光

·2025-03-10 17:21

从前端程序员到大模型工程师的转型攻略

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）特别是大规模预训练模型（大模型）的发展正引领着新一轮的技术革命。

七七Seven～·2025-03-10 15:19

【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

基于PHP的轻醇咖啡小店管理系统设计与实现

计算机网络技术日新月异的进步和互联网的日益普及，使人类生活发生了巨大的变化。互联网为那些有信息需求的人提供方便快捷的服务。

Olivia-gogogo·2025-03-10 08:55

DeepSeek大模型技术解析：从架构到应用的全面探索

一、引言在人工智能领域，大模型的发展日新月异，其中DeepSeek大模型凭借其卓越的性能和广泛的应用场景，迅速成为业界的焦点。

小涂Ss·2025-03-09 14:00

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

如何评价中国团队发布的通用型 AI Agent 产品 Manus？会成为下一个爆款吗？

其技术亮点包括云端异

互联网之路.·2025-03-08 23:31

鸿蒙开发中，如何高效定位并分析内存泄露相关问题

的应用使用约束配置参数使能ASan方式一方式二启用ASanASan检测异常码(4)HWASan的应用功能介绍约束条件使能HWASan方式一方式二启用HWASan总结应用在开发过程中，可能会因为API使用错误、变量未及时释放、异

MardaWang·2025-03-08 19:25

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

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

《Ollama ：开启本地大模型部署新时代》：此文为AI自动生成

大模型领域的发展日新月异，从最初的探索到如今的广泛应用，每一次突破都带来了全新的可能性。而Ollama的出现，无疑为这一领域注入了新的活力。它

空云风语·2025-03-07 18:53

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

——四色定理的解析与证明（完整版）

其简洁的表述——“任何平面地图仅需四种颜色即可实现邻接区域异色”——与证明过程的复杂性形成鲜明对比。

2301_81062744·2025-03-07 07:46

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

2025年专精特新“小巨人”申报指南（条件、流程与好处）

在当今经济全球化和科技日新月异的时代，中小企业作为推动创新、促进就业、稳定经济增长的重要力量，正受到前所未有的关注。

项目申报-华夏泰科·2025-03-06 19:22

JAVA开发技术学习规划 —— 给未来20年技术领航者的你

亲爱的大学生朋友们，在这个信息爆炸、技术日新月异的时代，选择成为一名JAVA开发者，意味着你将踏入一个充满挑战与机遇的广阔天地。

_AndyLau·2025-03-06 15:44

基于Arcgis的python脚本实现相邻矢量面的高度字段取平均值

这样做的目的在于使数据更加平滑、合理，减少因局部高度异

GIS从业者·2025-03-04 19:42

协方差与相关系数概念解释

参考知乎答案：如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？

huangweibo的博客·2025-03-04 10:02

python数据分析的基础知识—pandas中dataframe()使用

查看行名与列名4、查看数据值5、查看行列数三、DataFrame切片与索引1、普通索引2、层次化索引四、DataFrame操作1、转置2、描述性统计3、计算算术运算逻辑运算统计函数累计统计函数相关系数和协方差自定义运算

sodaloveer·2025-03-04 09:51

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5

tt555555555555·2025-03-03 23:10

我的创作纪念日

机缘在2020年初，正值前端开发技术日新月异的时期，我作为一名初入行不久的前端开发者，经常在工作中遇到各种挑战和难题。为了找到解决方案，我开始频繁地在CSDN上搜索相关的技术文章和讨论。

活宝小娜·2025-03-03 13:19

Matlab 大量接单

机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

《ArkTS鸿蒙应用开发入门到实战》—新手小白学习鸿蒙的推荐工具书！

在科技日新月异的今天，鸿蒙操作系统（HarmonyOS）作为华为推出的全新操作系统，正迅速进入越来越多的智能设备，成为物联网和智能硬件领域的重要平台。

心态还需努力呀·2025-03-02 15:27

MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现）

目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法

林聪木·2025-03-02 10:09

AI驱动的企业学习管理系统

知识更新速度加快，技术迭代日新月异，员工需要不断学习新技能，提升自身竞争力，才能适应不断变化的市场环境。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-02 07:43

python数据预处理技术与实践期末考试_Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习...

1章向量、矩阵和数组1.0简介1.1创建一个向量1.2创建一个矩阵1.3创建一个稀疏矩阵1.4选择元素1.5展示一个矩阵的属性1.6对多个元素同时应用某个操作1.7找到最大值和最小值1.8计算平均值、方差和标准差

坂田月半·2025-03-01 20:29

[特殊字符]【CVPR2024新突破】Logit标准化：知识蒸馏中的自适应温度革命[特殊字符]

CVPR文章主题文章的核心目标是改进知识蒸馏（KD）中的一个关键问题：传统KD方法假设教师和学生模型共享一个全局温度参数（temperature），这导致学生模型需要精确匹配教师模型的logit范围和方差

☞黑心萝卜三条杠☜·2025-03-01 19:48

小折叠手机变身老式掌上电脑，Clicks推出新款外置QWERTY键盘

在科技飞速发展的今天，手机的形态和功能日新月异，直板大屏触控手机一统天下，虚拟键盘成为了我们与手机交互的主要方式。但你是否偶尔会怀念曾经那个按动实体按键，噼里啪啦打字的时代？

佳晓晓·2025-03-01 02:11

深入理解 Vue 的异步更新机制：原理、应用与最佳实践

Vue的响应式系统：异步更新的基石在深入了解异

东锋1.3·2025-02-28 22:49

从黑暗到光明：FPC让盲人辅助眼镜成为视障者的生活明灯！【新立电子】

在科技日新月异的今天，智能技术正以前所未有的方式改变着我们的生活。对于视障人士而言，科技的进步更是为他们打开了一扇通往更加独立自主生活的大门。

珠海新立电子科技有限公司·2025-02-28 10:23

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

无论输入数据的形状如何，它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差，然后进行归一化。例如，对于一个形状为(b

yuweififi·2025-02-28 10:49

PCA主成分分析降维算法及其可视化（附完整版代码）

在新的坐标系中，第一主成分捕获数据投影的最大方差，第二主成分捕获第二大方差，依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度，同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主

Jason_Orton·2025-02-27 20:46

Lambda 表达式：解锁编程世界的魔法之门

引言在这个技术日新月异的时代，编程语言不断进化以适应日益复杂的软件开发需求。其中，Lambda表达式作为一门现代编程语言的重要特性，已经成为了提升代码效率与可读性的关键工具。

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-27 17:26

matlab视频帧间差分法,帧间差分法matlab代码

1.3.3.1最大类间方差法假设......光流法通过计算光流场近似模拟物体的运动过程,能代表目标的部分运动信息.帧间差分法不仅运算速度较快,而且容易实现,还具有检测完整性,所以选择帧间差法分作为检测.

weixin_39590635·2025-02-27 06:30

3DGS（三维高斯散射）与SLAM技术结合的应用

动态建模：通过时间参数化高斯（如位置、协方差随时间变化），实时跟踪运动物体。可微渲染：支持端到端优

点云SLAM·2025-02-26 23:08

ALOAM代码解析laserMapping（二）

文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6

大山同学·2025-02-26 23:32

主成成分分析——MATLAB实现

/A_bzc;%将矩阵A标准化A_xfc=cov(A);%求出A的协方差矩阵[COEFF,latent,explained]=pcacov(A_xfc);zcf=find(latent>1)';%找到特征值大于

前排观众_·2025-02-26 16:40

革新汽车装配产线：MR30分布式IO模块引领智能制造新时代

在日新月异的汽车制造行业中，每一分每一秒的效率提升都意味着成本的降低与市场竞争力的增强。随着工业4.0时代的到来，智能化、自动化已成为汽车产线升级转型的关键词。

明达技术·2025-02-26 14:00

数据挖掘中特征发现与特征提取的数学原理

调皮的芋头·2025-02-26 10:00

《人工智能之高维数据降维算法：PCA与LDA深度剖析》

PCA：无监督的降维利器核心思想PCA基于最大方差

·2025-02-26 05:01

机器学习01

模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程（重点）0.特征工程步骤为：特征提取(如果不是像dataframe那样的数据，要进行特征提取，比如字典特征提取，文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析

天行者@·2025-02-25 20:53

AI写代码工具赋能前端开发：效率提升与身心健康

然而，高强度的工作、紧迫的交付时间以及技术日新月异的更新迭代，也给开发者带来了巨大的压力，甚至严重影响着他们的身心健康。长时间伏案工作导致的颈椎病、眼疲劳、精神压力大等问题日益突出。

hzcaituowj·2025-02-25 14:08

异配图对比学习24整理

数据集介绍：大类数据集名称pyg‘cora’，‘citeseer’，‘pubmed’，‘cornell’，‘texas’，wisconsin’,flickr,reddit,actoryandexchameleon_filtered,squirrel_filtered,roman_empire,amazon_ratings,minesweeper,tolokers,questionslinkx‘ar

mumukehao·2025-02-25 14:37

神经网络与深度学习入门：理解ANN、CNN和RNN

在现代科技日新月异的今天，人工智能已经成为了我们生活中的重要组成部分。无论是智能手机的语音助手，还是推荐系统，背后都有一项核心技术在支撑，那就是神经网络与深度学习。

shandianfk_com·2025-02-25 03:49

OpenCV每日函数图像过滤模块 (3) boxFilter函数

一、概述使用箱形滤镜模糊图像，该函数使用内核平滑图像：其中非归一化箱形滤波器可用于计算每个像素邻域上的各种积分特征，例如图像导数的协方差矩阵（用于密集光流算法等）。

坐望云起·2025-02-24 17:15

告别代码焦虑，这款 RPA 让 B 站批量发布超简单

而且，因为不了解发布技巧，我常常错过最佳发布时间，导致视频播放量寥寥无几，粉丝增长也异

IDFaucet·2025-02-24 12:35

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