方差膨胀系数第11页

机器学习中的降维算法汇总归纳

最近看了降维的各类算法，想简单做个回顾和小结，先上图一、浅谈协方差矩阵1.1、统计学的基本概念均值：x¯=∑ni=1xinx¯=∑i=1nxin方差：var(x)=∑ni=1(xi−x¯)2n−1var

阿尔法旺旺·2023-12-24 00:42

3D点云法向量估计(最小二乘拟合平面)

1、点云法向量估计的主要思路是对K-近邻的N个点进行平面拟合（平面过N点重心），平面法向量即为所求；2、最小二乘拟合可以转换为求协方差矩阵最小特征值对应的特征向量（SVD分解）；此种解法对数据噪声有很强的鲁棒性

weixin_30487201·2023-12-23 20:15

matlab 手写基于PCA的点云法向量计算

拟合平面的过程可以进一步转化为协方差矩阵分解，求特征值和特征向量的过程。最小特征值对应的特征向量就是点的法向量，这个过程也就是pca过程！不用matlab

暗嘿·2023-12-23 20:12

GeoLearning·2023-12-23 18:11

包容是什么？

面对弱者，不嘲笑，不俯视，坦诚相待，平等尊重的分享能缩小双方差距的精神食

恒_ada5·2023-12-23 18:12

应用数理统计（一） -- 样本与抽样分布（知识篇）

系列文章目录应用数理统计（一）--样本与抽样分布（知识篇）应用数理统计（二）--参数估计（知识篇）应用数理统计（三）--假设检验（知识篇）应用数理统计（四、五）--方差分析、线性回归（知识篇）应用数理统计

₫从心·2023-12-23 14:08

机器学习笔记（一）从波士顿房价预测开始，梯度下降

从波士顿房价开始目标其实这一章节比较简单，主要是概念，首先在波士顿房价这个问题中，我们假设了一组线性关系，也就是如图所示我们假定结果房价和这些参数之间有线性关系，即:然后我们假定这个函数的损失函数为均方差

Leventure_轩先生·2023-12-23 09:37

numpy中一些常见计算

文章目录numpy中的一些常见计算代码方差标准差参考文献numpy中的一些常见计算代码importnumpyasnpfromscipyimportstats#示例数据data=np.array([1,2

安替-AnTi·2023-12-23 08:41

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

1.项目背景广义最小二乘法（GeneralizedLeastSquares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（heteroscedasticity）的线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

图像预处理之减去RGB均值

原因：为了进行数据特征标准化，即像机器学习中的特征预处理那样对输入特征向量各维去均值再除以标准差，但由于自然图像各点像素值的范围都在0-255之间，方差大致一样，只要做去均值（减去整个图像数据集的均值或各通道关于

小小麦田mll·2023-12-23 03:15

MNIST的均值和方差(0.1307,), (0.3081,)是怎么计算出来的？

0.1307和0.3081是mnist数据集的均值和标准差，因为mnist数据值都是灰度图，所以图像的通道数只有一个，因此均值和标准差各一个。对于MNIST训练集，均值就是所有训练集（6000个样本）的像素点之和求平均。当你将训练样本从（6000,1，28，28）展开成（60000,28*28）后，用mean（）函数可以轻松求出均值。同理用std（）函数可以求出标准差完整代码importtorch

zycToWf·2023-12-23 03:12

Caffe学习系列——工具篇：计算数据集的图像均值

特征归一化常用的方法包含如下几种：简单缩放逐样本均值消减(也称为移除直流分量)特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差)特征标准化指的是（独立地）使得数据的每

Solomon1588·2023-12-23 03:41

深度学习计算数据集里所有图像像素点的均值方差

代码怕忘记，现在贴上来，以防丢失fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvision.datasetsimportImageFolderimporttorchfromtorchvisionimporttransformsdefget_mean_and_std(data_path,in_chans=3):dataset=ImageFolder(roo

kelly1250230225·2023-12-23 03:09

深度学习之正则化方法

神经网络的拟合能力非常强，通过不断迭代，在训练数据上的误差率往往可以降到非常低，从而导致过拟合（从偏差-方差的角度来看，就是高方差）。因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化

guanyue.space·2023-12-23 02:49

2019-01-24 多元高斯分布

建模示例改良版的异常检测算法：多元高斯分布或者多元正态分布多元高斯分布的参数：向量µ，一个n×n矩阵Σ，Σ被称为协方差矩阵（主成分分析也出现了协方差矩阵）Σ的行列式，使用Octave命令det(Sigma

奈何qiao·2023-12-23 01:53

MATLAB 图像平滑实验

（1）对一幅图像“girl.bmp”添加不同种类噪声：对给定的图像添加均值为0，方差为0.04的高斯噪声，以及密度为0.2的椒盐噪声，显示添加噪声后的两幅图像。

Sc0214_·2023-12-23 00:28

E(XY)的求法

2.已知X，Y的联合密度，求X，Y的协方差：点击这里。

悟空不是猴子·2023-12-22 16:06

神经网络：数据预处理知识点

将数据按特征进行缩放，使其均值为0，方差为1，有助

是Dream呀·2023-12-22 11:57

python 多项式拟合

absolute_sigma=False,check_finite=True,bounds=(-inf,inf),method=None,jac=None,**kwargs)返回：popt——参数最佳值pcov——协方差

RS&·2023-12-22 08:45

3.多元统计分析

numpy；pandas;scipy求特征根,离差，协方差，相关系数2.1多元数据显示R:可视化类别箱尾图第三章多元数据的直观表示3.1星象图每个颜色代表一个维度。星象图

Plenari·2023-12-22 05:50

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

1LinearDiscriminantAnalysis相较于FLD(FisherLinearDecriminant)，LDA假设:1.样本数据服从正态分布，2.各类得协方差相等。

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

机器学习——特征选择（二）

是用两个连续变量x,y的协方差除以x,y各自的标准差的乘积。皮尔森相关系数的值为-1~1，其性质如下：时，表示两个变量为正相关；当时，表示两个变量为负相关。时，表示两个变量为完全相关。

风月雅颂·2023-12-21 11:59

数学建模学习笔记-皮尔逊相关系数

别被算法PUA·2023-12-21 09:00

集成学习算法

集成学习的核心思想集成学习的核心思想是，通过组合多个模型，可以弥补单个模型的局限性，减少模型的偏差和方差，从而获得更稳定、更准确的预测。

kaka_hikun·2023-12-21 07:32

协方差矩阵

协方差矩阵有什么意义？

Σίσυφος1900·2023-12-21 06:30

基于卡尔曼滤波的跟踪目标算法matlab仿真

数据滤波是去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从

Simuworld·2023-12-20 22:17

基于卡尔曼滤波的运动目标跟踪(Matlab代码)

它基于观测数据和系统模型，通过不断更新状态估计值和协方差矩阵来提供最优的

技术猎手·2023-12-20 22:15

概率与数理统计学习笔记2-估计

点估计：目的：总体分布已知情况下，借助样本来估计总体的未知参数方法：矩估计法：样本一阶矩为总体的一阶矩(即期望)，样本二阶中心矩为总体的二阶中心矩(即方差)最大似然估计法：利用已知样本结果信息，反推最有可能得到样本结果出现的模型参数值估计量的评选标准

悠悠zzz·2023-12-20 18:44

统计分析绘图软件 GraphPad Prism 10 mac功能介绍

统计分析：软件内置多种常用的统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等。用户只需简单地选

mac116·2023-12-20 09:33

Opencv实验合集——实验六：模板匹配

这一过程常涉及选择匹配度量方法，如平方差匹配、归一化平方差匹配、相关性匹配等。模板匹配在目标检测、物体识别等领域有广泛应用，尽管对于光照、尺度、旋转等变化敏感，但仍然是图像处理中常用的技术之一。

我药打十个·2023-12-20 08:55

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。

呆小呆_·2023-12-20 05:43

方差分析思路总结，简单易懂又全面！

方差分析是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法，也就是检验各组别间是否有差异。本文我们就一起来梳理下方差分析的分析流程。

spssau·2023-12-20 04:15

R绘图_几种多重比较方法

本文参考:基于R语言的七种多重比较方法若研究目的是方差分析有统计学差异后，想知道哪些组间的均数有差异，便是事后比较。事后比较的常用方法有SNK、Turkey、Scheffe和Bonferroni法。

谢俊飞·2023-12-19 21:14

LayerNorm层归一化

它在每个样本的每个特征维度上进行归一化，使得每个特征的均值为0，方差为1，从而有助于提高模型的训练效果和泛化能力LN是针对自然语言处理领域提出的，例如像RNN循环神经网络与BatchNormalization

Kelly_Ai_Bai·2023-12-19 16:10

跟着Nature Ecology&Evolution学数据分析：R语言做方差分解的一个简单小例子

之前好多人在公众号留言问这个方差分解的内容，但是之前自己也没有听说过。最近看到有人分享了公众号推文一种简单易行的方差分解方法。

小明的数据分析笔记本·2023-12-19 15:22

tensorflow中batch_normalization的正确使用姿势

+β\frac{\gamma(x-\mu)}{\sqrt{\sigma^2+\epsilon}}+\betaσ2+ϵγ(x−μ)+β其中γ\gammaγ和β\betaβ是决定最终的正态分布，分别影响了方差和均值

我就算饿死也不做程序员·2023-12-19 14:15

动手学深度学习-d2l的plot使用

=np.arange(0,3,0.1)d2l.plot(x,[f(x),4*(x-1)],'x','f(x)',legend=['f(x)','Tangentline(x=1)'])绘制不同均值、不同方差的正态分布

heibut不相信眼泪·2023-12-19 08:17

PCL基础介绍

computeCovarianceMatrix(constpcl::PointCloud&cloud,constEigen::Matrix¢roid,Eigen::Matrix&covariance_matrix)计算给定的三维点云的协方差矩阵

酱香拿钢·2023-12-19 08:08

MATLAB 主成分分析PCA拟合平面点云（42）

它的主要思想是通过线性变换将数据投影到一个新的坐标系，使得在新的坐标系中数据的方差最大化。在3D点云处理中，PCA可以用来拟合点云中的平面。

点云学徒·2023-12-19 06:02

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

在MATLAB中，可以使用randn函数生成服从均值为0、方差为1的标准正态分布（高斯分布）的随机数。可以通过指定均值和标准差来生成具有不同均值和方差的高斯随机数。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

FJSP中设备的可加工工序总时间的方差对Gap收敛效率的影响

文章目录问题描述基于Brandimarte的结果对比Python调用OR-Tools建模求解求解结果对比相关文章：《【柔性作业车间调度FJSP】通过python调用OR-Tools的区间变量建模求解》《【（较大规模）作业车间调度JSP】通过OR-Tools的区间变量建模求解的效率对比实验》问题描述柔性作业车间调度（FlexibleJobShopSchedulingProblem，FJSP）相比于J

Lins号丹·2023-12-19 02:07

Python机器学习19——常用六种机器学习的异常值监测方法(孤立森林，数据支持描述，自编码器，高斯混合，DBSCAN，LOF)

(那些传统统计学的方法就不多介绍了，什么三西格玛(方差)准则，t检验，95%分位点啥的，那太简单了，本文主要介绍机器学习的方法。)方法思

阡之尘埃·2023-12-18 23:01

Kriging代理模型理论相关推导

代理模型问题的基本描述1.2Kriging模型及其预估值1.3相关函数1.4模型参数训练1.5优化加点准则1.5.1最小化代理模型预测准则(MSP)1.5.2改善期望准则(EI)1.5.3改善概率准则（PI）1.5.4均方差准则

月下香·2023-12-18 21:00

又一场大雨

如果说别的方面，我所在的这座称不上线的小城，那可是不比别的地方差，全国文明城市，有万达

Z秋语·2023-12-18 21:24

notes2

正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1,macro-f1神经网络连续型特征处理决策树分箱BP算法优化器注意力和Softmax的两点有趣发现：鲁棒性和信息量softmax反向传播推导交叉熵函数优于均方差函数的推导和

lym94·2023-12-18 14:53

高斯过程回归 | Python高斯过程 Gaussian Process

均值向量描述了从高斯分布重复采样的集中趋势，协方差矩阵描述了点之间的相关性。

算法如诗·2023-12-18 12:06

BP神经网络

它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

matlab做高斯分布图,MATLAB实例：二元高斯分布图

:5;x2=-5:0.2:5;[X1,X2]=meshgrid(x1,x2);X=[X1(:)X2(:)];%%高斯分布参数%分量1miu_1=[11];%均值Sigma_1=[2-2;-23];%协方差

sadeir·2023-12-18 06:22

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