方差膨胀系数第17页

电动汽车充放电V2G模型

程高兴·2023-11-17 03:56

soh估计：Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation

文献思想作者发现不同循环寿命的电池，第100次和第10次循环放电容量的差有不同，作者由这一现象，提取出了放电容量差的方差、平均值、最小值等特征，其中放电容量差的方差对数和循环寿命的对数的皮尔逊相关性高达

小时不识月123·2023-11-17 00:24

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征，即多元线性回归：y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn。y=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+…+\theta_nx_n。y=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θn

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

机器学习--＞笔记

用于分类的依据2、流程1、加载数据2、划分训练集与测试集：划分条件–>时间依赖，分层（属性）依赖若都没有，随机切分3、数据预处理预处理分类：归化：放到0~1之间-->方便分析数据标准化：(x-平均值)/方差

MichaelMinger·2023-11-16 23:26

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

11.10~11.15置信区间，均值、方差假设检验，正态,t,卡方，F分布，第一第二类错误

置信度，置信区间给定一个置信度，就可以算出一个置信区间。如果给的置信度越大，那么阿尔法就越小给的置信度越小，那么α就越大，那么考虑精确性，希望区间长度尽可能小，所以是取正态的中间的对称位置置信度越高，则精度越低，反之，精度越高则置信度越低置信水平描述真实值落在置信区间中的概率当你要提高置信水平（即真实值落在置信区间中的概率）的时候，相应的将要付出的代价就是拉长置信区间，也就是区间半径的增大。那么很

CQU_JIAKE·2023-11-16 20:21

python实验3：函数和文件操作

一、实验任务1）编写函数，传入一个由实数元素构成的列表，返回一个字典，字典内容为{‘max’：最大值，‘min’：最小值，‘ave’：平均值，‘std’：样本标准方差}。

小柚柚0.o·2023-11-16 19:15

整理总结：深入浅出统计学——分散性和变异性的量度

本篇目录参考资料：电子工业出版社的《深入浅出统计学》前言具体内容一、全距二、迷你距1、四分位距2、百分位距三、箱线图四、方差和标准差五、标准分六、图形的鉴别具体内容一、全距1、通过计算全距，我们可以轻易

木叶生_白菜叶子·2023-11-16 15:57

【读书笔记-＞统计学】03-02 各种“距”和“差”-方差、标准差、标准分概念简介

变异性“>”分散性继续上一篇挑选球员的例子，全局、四分位距可以告诉我们最大值和最小值之间的差值，但是无法告诉球员们得到这些最高分或最低分的频率（得高分次数多的球员好），以及球员们得到更接近数据中心的得分的频率（决赛时，得分更稳定的球员，减少得分起伏）。可以说，全局、四分位距等方法可以帮助我们量度每批得分的分散性。但是我们还需要看出球员的稳定程度，也就是量度每批得分的“变异性”。比如下图的球员1和2

小明2766·2023-11-16 15:56

数据分析 - 分散性与变异的量度

全距-极差处理变异性方差度量数值与均值的距离，也就是数据的差异性标准差描述：典型值和均值的距离的方法，数据与均值的分散情况

龙马啊·2023-11-16 15:24

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

目录①什么是多项式回归②scikit-learn中的多项式回归和Pipelin③过拟合与欠拟合④验证数据集与交叉验证⑤回顾网格搜索⑥偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

概论_第5章_切比雪夫不等式

一定理：切比雪夫不等式设随机变量X的期望E(X)及方差D(X)存在,则对任意小正数>0,有P{|X-E(X)|}，或者P{|X-E(X)|<}1-其中念伊普西龙可见，要使用切比雪夫不等式，先要算出E(X

ximanni18·2023-11-16 10:57

马尔可夫不等式、切比雪夫不等式、柯西-施瓦茨不等式

切比雪夫不等式（Chebyshev）切比雪夫不等式描述的是随机变量距期望相对位置偏离的概率上限证明：记右边注意到，在中，，因此有三、柯西-施瓦茨不等式（Cauchy-Schwarz）柯西-施瓦茨不等式描述的是协方差与方差之间的不等关系证明

antiemperor·2023-11-16 10:56

切比雪夫------切比雪夫不等式

切比雪夫------切比雪夫不等式形式证明描述形式随机变量X存在期望E(X)与方差D(X)，于是对于任意的ε>0\varepsilon>0ε>0有：P{∣X−E(X)∣≥ε}≤D(X)ε2P\{|X-E

yzsorz·2023-11-16 10:24

Chebyshev：切比雪夫不等式的理解与应用

varepsilon\}\geq1-\frac{\sigma^2}{\varepsilon^2}P{∣X−μ∣<ε}≥1−ε2σ2注：随机变量XXX必须具有数学期望E(X)=μE(X)=\muE(X)=μ，方差

chao2016·2023-11-16 10:51

切比雪夫不等式与马尔可夫不等式

切比雪夫不等式切比雪夫不等式将随机变量的分布与其期望和方差关联起来，有以下形式：P{∣X−μ∣≥ϵ}≤σ2ϵ2ϵ>0P\{|X-\mu|\ge\epsilon\}\le\frac{\sigma^2}{\

dg123var123·2023-11-16 10:51

切比雪夫不等式 ≥ε≤

切比雪夫不等式期望计算:E(X)=∫−∞+∞xf(x)dxE(X)=\int_{-\infty}^{+\infty}xf(x)dxE(X)=∫−∞+∞xf(x)dx方差(方差顾名思义:（与均值的）差的平方

FakeOccupational·2023-11-16 10:20

为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大，偏差会减小？

星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达编辑：忆臻https://www.zhihu.com/question/351352422本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大

小白学视觉·2023-11-16 08:48

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

PCL_common模块api代码解析

它还包含许多用于计算距离/范数、均值和协方差、角度转换、几何变换，等等。

点云PCL公众号博客·2023-11-16 01:04

方差分析（ANOVA）的基本原理及R实现（单因素）

方差分析（analysisofvariance，ANOVA）几乎是在统计学分析中最常用的方法，通过分析各变量的主效应（maineffect）和交互效应（interactioneffect），从而发现因变量

Odd_guy·2023-11-15 22:44

[飞桨机器学习]Bagging算法

Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。一、简介Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名

陈千鹤·2023-11-15 17:14

线性模型拟合非线性数据中，如何找到最优的【分箱】数

我们先来始化三个空列表，用于存储后续计算的预测得分、交叉验证得分的平均值和交叉验证得分的方差。pred,score,var=[],[],[]2.再定义一个列表，包含了我们想要尝试的分箱数量。

数字生命Allen·2023-11-15 15:53

【深度学习实验】网络优化与正则化（四）：参数初始化及其Pytorch实现——基于固定方差的初始化（高斯、均匀分布），基于方差缩放的初始化（Xavier、He），正交初始化

SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentum4.自适应学习率5.Adam算法四、参数初始化1.基于固定方差的参数初始化

QomolangmaH·2023-11-15 06:09

半方差函数详解

1引言托布勒的地理第一定律指出，“一切都与其他事物有关，但近处的事物比远处的事物更相关。在半变异函数的情况下，更接近的事物更可预测，变异性更小，而遥远的事物则难以预测，相关性也较低。例如，当前位置的地形更可能与前方1米处的地形相似，而不是与100米外的地形相似。半变异函数绘制了样本值（污染、海拔、噪声等）如何随距离变化。接下来以土壤水分样本作为案例进行说明。案例包含10英亩田地中的73个土壤水分样

我不爱机器学习·2023-11-15 04:32

关于Excel常用函数做数据分析

数据处理及描述性分析1.基础篇：需要用到的一些基础知识，例如排序、筛选、统计量的计算、汇总等2.基础统计量：平均数：AVERAGE()中位数：MEDIAN()众数：MODE()标准差：STDEVP()方差

月色不心动·2023-11-14 21:22

2×3卡方检验prism_【SPSS数据分析】方差分析之多因素方差分析（3）Graphpad Prism绘制简单效应折线图...

在上一期中我们详细的讲解了多因素方差分析中简单效应的SPSS操作方法，以及数据分析结果的解读。今天我们进一步讲解如何对简单效应的成对比较进行统计图形的绘制。

weixin_39719476·2023-11-14 18:30

[量化投资-学习笔记009]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-KDJ

技术分析有点像烹饪，收盘价、最值、成交量等是食材；均值，移动平均，方差等是烹饪方法。随意组合一下就是一个技术指标。KDJ又称随机指标（随机这个名字起的很好）。KDJ的计算依据是最高价、最低价和收盘价。

DBA大董·2023-11-14 11:02

【数理统计】学习笔记03：参数的点估计（矩估计和极大似然估计）

例如：均值、方差、合格率、中位数等。参数估计：总体XXX分布函数F(x,θ)F(x,\

鱼儿听雨眠·2023-11-14 05:23

第六章数理统计的基本概念

）1.2统计量与枢轴量（统计量、枢轴量、样本矩、样本矩的性质、二元总体的样本矩）二、抽样分布（卡方分布、t分布、F分布的定义、上侧分位点与性质）三、正态总体下的抽样分布（由一个正态总体的样本均值与样本方差构成的统计量的分布

知乎云烟·2023-11-14 05:18

第八章假设检验

目录一、假设检验的基本概念（假设及假设检验的定义、原假设与备择假设、基本思想、接受域与拒绝域、假设检验的分类、两类错误）二、一个正态总体下的参数假设检验（期望、方差的假设检验）三、两个正态总体下的参数假设检验

知乎云烟·2023-11-14 05:18

主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）

算法步骤：1.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值2.求出协方差矩阵C=1mXXTC=\frac1mXX^TC=m1XXT3.求出协方差矩阵的特征值和特征向量4.将特征向量按对应的特征值的大小从上到下按行排列成矩阵

孤嶋·2023-11-14 03:57

为什么使用交叉熵作为损失函数

为什么使用交叉熵作为损失函数为什么交叉熵可以作为损失函数交叉熵损失函数的数学原理为什么在分类问题中一般使用交叉熵而不使用均方误差总结参考资料之前在学习分类问题是，突然有个疑问，为什么损失函数变成使用交叉熵了，而不是所熟悉的均方差

zju_huster·2023-11-13 13:06

PCA特征降维实验报告

PCA特征降维实验报告1.任务定义2.实验环境3.方法描述3.1自主实现PCA算法3.1.1数据中心化3.1.2求协方差矩阵3.1.3求特征向量和特征值3.1.4数据降维3.2调用sklearn库实现PCA

回锅肉炒肉·2023-11-13 09:47

描述性统计：分析数据的离散程度：方差和标准差

1、数学定义和业务含义方差和标准差是统计学中常用于描述数据分布的两个重要指标。方差（variance）是用来衡量数据集中各个数值与其平均值的偏差程度的统计量。

rubyw·2023-11-13 02:37

pdf 徐钟济蒙特卡罗方法_你也需要蒙特卡罗方法——提高应用水平的若干技巧.pdf...

文中讨论提高应用水平的一些技巧，涉及模拟模型的选取，提高计算速度或降低抽样方差的一些方

贵萌兄·2023-11-13 00:24

GBDT减少模型偏差、随机森林减小模型方差

1、Adaboost算法原理，优缺点：理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，而Adaboost回归用了CART回归树。Adaboost算法可以简述为三个步骤：(1)首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w

cuisidong1997·2023-11-12 13:59

多变量高斯分布、高斯混合模型和EM算法

设有随机变量组成的向量X=[X1,⋯,Xn]TX=[X1,⋯,Xn]T，均值为μ∈Rnμ∈Rn，协方差矩阵ΣΣ为对称正定nn阶矩阵。

immcrr·2023-11-12 07:30

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景

SPSS：T检验、方差分析、非参检验、卡方检验的使用要求和适用场景一、T检验1.1样本均值比较T检验的使用前提正态性；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要）连续变量；（单样本、独立样本、配对样本T检验都需要

liujingLJ·2023-11-11 20:48

第四章随机变量的数字特征

目录一、数学期望1.1平均数、加权平均数、离散型与连续型随机变量的数学期望、随机变量函数的数学期望1.2数学期望的性质1.3条件期望二、方差2.1方差的定义与计算公式2.2方差的性质、随机变量的标准化随机变量三

知乎云烟·2023-11-11 19:37

概率论和数理统计(二) 数字特征与大数定律

前言有了“概率”数据,怎么反应情况.数学期望与方差,大数,极限数学期望期望是数字特征之一,其描述的是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态的平均结果.平均数和加权平均数离散型随机变量期望连续型随机变量期望随机变量函数的期望

懒猫gg·2023-11-11 19:34

Python学习笔记（五.数据分析 ——上）

槃星Panxing·2023-11-11 18:05

机器学习笔记（三）

与隐马尔可夫模型卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN聚类与集成算法机器学习笔记（三）回归分析线性回归损失函数最小二乘法岭回归（RidgeRegression）套索回归（lasso回归）逻辑回归(对数几率回归)范数协方差线性判别分析

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

作为入门级的线性回归，可能会遇到的一些问题：（1）参数稳定性和精度问题如果观测数据和参数之间有比较明显的线性关系，最小二乘回归会有很小的偏倚；如果观测数据个数N远大于参数个数P时，最小二乘回归能得到较小的方差

linolzhang·2023-11-11 17:50

均值、方差、标准差

1中间值和均值表现＂中间值＂的统计名词：a.均值:mean，数列的算术平均值，反应了数列的集中趋势,等于有效数值的合除以有效数值的个数．b.中位值:median，等于排序后中间位置的值，当数列长度为偶数时，取中间两个值的均值．c.众数:mode，等于数列出现次数最多的数字，当多个数字都出现最高次数时，多个数字都是众数．在统计学中，为了区分＂样本（抽样）概念＂和＂总体概念＂，将均值区分为样本均值和总

Code_LiShi·2023-11-11 11:08

如何调整一个不收敛的神经网络模型--经验之谈

常见的归一化方法包括将输入特征缩放到0到1之间或使用标准化（均值为0，方差为1）。检查数据预处理：数据预处理是

锦鲤AI幸运·2023-11-11 10:31

机器学习——实践

目录一、数据集划分1、交叉验证2、不平衡数据的处理代价敏感学习二、评价指标三、正则化、偏差和方差为什么要标准化/归一化？

七七喝椰奶·2023-11-11 09:34

卡尔曼滤波EKF

下文中的方差、误差、偏差、协方差都指不确定性的意思。误

韩师兄_·2023-11-11 09:55

【算法】08 耦合 Lorenz 63 模式的参数估计实验

摘要本实验通过建立基于耦合Lorenz63模式的孪生实验框架，使用集合调整卡尔曼滤波器EAKF实现参数估计，测试参数估计开始的不同阶段、观测误差、同化频率、协方差膨胀等方法细节对于参数估计结果的影响。

赖亦无·2023-11-11 05:54

方差分析（单因素方差分析）

单因素方差分析问题：消费者与产品生产者、销售者或服务提供者之间经常发生纠纷。发生纠纷后，消费者常常会向消费者协会投诉。

M冰·2023-11-11 02:45

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