方差膨胀系数第26页

PCA

对于正交属性空间中的样本点，用一个超平面对所有样本点进行恰当的表达，此超平面需要满足两个性质：1.最近重构性：样本点到这个超平面距离足够近2.最大可分性：样本点在这个超平面上的投影分得足够开二者等价，只需对协方差矩阵进行特征值分解

saai·2023-09-25 22:41

机器学习（19）---XGBoost入门

XGBoost一、概述1.1使用XGBoost库1.2XGBoost的三大板块二、集成算法及重要参数2.1概述2.2XGBoost的简单建模2.3n_estimators学习曲线2.4方差与泛化误差2.5

冒冒菜菜·2023-09-25 15:35

【python】习题 6-10周

列表知识7-1朗诵比赛得分计算7-2列表排序、逆序7-3sdut-求整数的位数及各位数字之和7-4合并两个列表并去重7-5计算多项式7-6期末考试成绩分析7-7成绩分段统计7-8计算绩点7-9计算列表均方差

ZShiJ·2023-09-25 07:09

深度学习的初始化(暂时)

fan_in代表输入节点数，fan_out代表输出的节点数，fan_ave=(fan_in+fan_out)/2初始化激活函数方差Glorot

歌者文明·2023-09-25 05:39

梯度爆炸问题和梯度消失问题的一种解释和相应的解决方案

较低的连接层的参数已经无法再更新了；梯度爆炸是指梯度越来越大，逼近饱和，各层需要更新较大的权值，这可能是因为激活函数和初始化方法配合有问题，比如使用sigmoid和标准正态分布的初始化方案，导致输入的方差与输出的方差越来越大

歌者文明·2023-09-25 05:39

偏度因子（skewness）——投资组合分析（EAP.portfolio_analysis）

Pypi:pipinstall--upgradeEAPGithub:GitHub-whyecofiliter/EAP:empiricalassetpricing在Markowitz（1952）的均值-方差

鹦鹉螺平原·2023-09-25 03:13

R可视乎｜主成分分析结果可视化

该方法可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。

庄闪闪·2023-09-25 02:02

深度学习自学笔记八：深度学习的实践（二）

一、归一化输入归一化输入指的是将输入数据进行标准化处理，使其具有零均值和单位方差。这种预处理操作可以有效地改善模型的收敛速度、稳定性和性能。

ironmao·2023-09-25 02:16

Matlab中cov函数

Matlab中cov函数详细解读１、向量的方差与协方差矩阵cov(x)求向量x的方差。cov(x)为一个数值，数值大小计算公式为S(x)。cov(x,y)求向量x与y的协方差矩阵。

SincX·2023-09-24 23:36

NX/UG二次开发-分析-关于查找相似体

相似体查找具体参考论文：基于2D轮廓图的三维模型相似性比较研究-道客巴巴章志勇:三维模型几何相似性比较研究-道客巴巴三维CAD模型几何相同性比较-道客巴巴此次采用的是第一篇论文中的方案：1、离散实体成点数据；2、计算协方差矩阵

恩·艾克斯·红·2023-09-24 23:20

Python正态云发生器

熵En：相当于概率论的方差，隶属度的模糊程度。超熵He：熵的熵，反映偏离正态分布的程度，隶属度的不确定性。

weixin_42353399·2023-09-24 18:52

数据标准化与归一化

首先理解方差、标准差和均方根误差的区别方差(variance)衡量随机变量或一组数据的离散（偏离）程度概率论中，方差是用来度量随机变量和其数学期望的（均值）之间的偏离程度。

芒果冰麦·2023-09-24 16:04

3种数据标准化方法

常用的3种数据标准化方法1.均值方差标准化(Z-Score标准化)计算过程：对每个属性/每列分别进行一下操作，将数据按属性/按列减去其均值，并除以其方差，最终使每个属性/每列的所有数据都聚集在均值为0，

爱数据的Super科·2023-09-24 16:34

数据标准化

1、均值方差标准化(Z-Score标准化)计算过程：对每个属性/每列分别进行一下操作，将数据按属性/按列减去其均值，并除以其方差，最终使每个属性/每列的所有数据都聚集在均值为0，方差为1附近。

清纯世纪·2023-09-24 16:33

commons-math之常用科学计算（百分位、总体方差、中位数、变异系数、偏度系数、峰度系数）

importcn.hutool.core.util.NumberUtil;importorg.apache.commons.math3.stat.StatUtils;importorg.apache.commons.math3.stat.descriptive.moment.Kurtosis;importorg.apache.commons.math3.stat.descriptive.momen

一个不称职的程序猿·2023-09-24 12:10

Batch Normalization层的均值和方差的shape?

BN层的均值和标准差的shape是什么样子的？首先，BN的工作原理是：#tistheincomingtensorofshape[B,H,W,C]#meanandstddevarecomputedalong0axisandhaveshape[H,W,C]mean=mean(t,axis=0)stddev=stddev(t,axis=0)foriin0..B-1:out[i,:,:,:]=norm(t

zhangboshen·2023-09-24 11:34

C#实现卡尔曼滤波器去噪（简易版）

不再赘述，详情了解：https://blog.csdn.net/panjinliang066333/article/details/105863642/代码注：该方法选用所有数据作为输入计算其后验均值与方差

mingzhi_wu·2023-09-24 10:08

时间序列的平稳性检验方法汇总

时间序列平稳性检验方法，可分为三类：图形分析方法简单统计方法假设检验方法一、图形分析方法可视化数据可视化数据即绘制时间序列的折线图，看曲线是否围绕某一数值上下波动（判断均值是否稳定），看曲线上下波动幅度变化大不大（判断方差是否稳定

神出鬼没，指的就是我!·2023-09-24 06:41

不了解这个，投资你可能会吃亏

如果第一款产品的方差（衡量风险的）是20%，第二个产品的方差是5%，这时候第二款产品我选择加一倍杠杆，借别人的钱投资，此时收益率是20%，风险同时增加一倍，是10%。

美丽心婷·2023-09-24 04:39

PCA+SVM人脸识别

:样本集D=\{x_1,x_2,...,x_m\},低维空间维数d'过程:对所有样本进行中心化:x_i\leftarrowx_i-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_i;计算样本的协方差矩阵

techping·2023-09-23 22:17

OpenLayers实现克里金插值渲染图-Kriging

1.克里金插值克里金插值也称作空间局部插值法，或空间自协方差最佳插值法，它以变异函数理论和结构分析为基础，在特定区域内对区域化变量进行无偏最优估计，被广泛应用于土壤制图领域，是一种非常重要的地统计学方法

Trojx·2023-09-23 19:17

过拟合

这个随机生成的噪声满足正太分布均值为0方差：0.003的平方使用模型生成10个数据点绿色代表函数sin函数关于多项式拟合：当j=0

朱小丰·2023-09-23 17:00

服从正态分布的正弦函数、余弦函数期望

如果X服从均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2的正态分布，计算sin(X)与cos(X)的数学期望。

ProfSnail·2023-09-23 16:38

2019-6-10晨间日记

无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1：模电：差放，大信号传输特性，带源负载差放，集成运放，反馈类型，负反馈影响2：概率论：条件概率，全概率，贝叶斯，几种常见分布，分布函数，密度函数（差和积商），协方差

流浪的小男孩·2023-09-23 11:00

正态总体的样本均值与样本方差的分布定理

文章目录引理定理一定理二定理三定理四引理设总体XXX(不管服从什么分布，只要均值和方差存在)的均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2，X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1

积跬步以至千里。·2023-09-23 07:29

机器学习-吴恩达笔记10

本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR的案例大规模机器学习(LargeScaleMachineLearning)在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果

皮皮大·2023-09-23 06:38

最小二乘法

它的主要目标是找到模型参数的估计值，以使模型预测的值与观测数据之间的平方差尽量小。最小二乘法通常用于处理回归分析和曲线拟合问题。

Chen_Chance·2023-09-22 21:38

R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？

本文首发于“生信补给站”，https://mp.weixin.qq.com/s/_rTWJHcbUu2Eqtex74gUBA散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2或者方差结果表等可以展示更量化的信息

生信补给站·2023-09-22 18:02

半导体IC电子器件需要老化吗？

还表明，上述标准实际上是产品制造商从众多供应商处收到的批量生产组件的随机统计故障率（SFR）的方差，这些供应商对可靠性的承诺是未知的，并且它们的随机SFR因此，可能会在一个非常大的范围内变化，从零到无穷大

有技巧搬砖·2023-09-22 17:58

＜图像处理＞ Harris角点检测

该响应函数基于图像的灰度变化和局部窗口的协方差矩阵，通

thisiszdy·2023-09-22 15:50

矩阵运算库Armadillo,Eigen,MATCOM在windows+vs2010环境下的安装和测评

作为一个遥感图像处理方向研究生，笔者在编程的时候免不得要和矩阵运算打交道，各种矩阵乘法协方差特征值。

Galaxy馒头·2023-09-22 10:45

四十七.模型和正态分布(BoxCox)

1.为什么数据要服从正态分布在深度学习和机器学习中，我们通常希望数据的分布为正态分布，因为在机器学习中，许多模型都是基于数据服从正态分布的假设（例如线性回归，它假设模型的残差服从均值为0方差为σ^2，标准化残差服从均数为

stackooooover·2023-09-22 08:10

箱线图进行方差分析并添加显著性标记

欢迎关注R语言数据分析指南本节来介绍如何在计算多样性指数的基础上来进行显著性标记，可在文末找到获取数据的方式加载R包library(tidyverse)library(vegan)library(magrittr)library(multcompView)导入数据alpha%t()%>%as.data.frame()group%set_colnames(c("sample","group"))定义

R语言数据分析指南·2023-09-21 20:37

给定NCHW的输入，BN层的输出应该是什么？

批量归一化（BatchNormalization，BN）层是神经网络中常用的一种层，它可以缩放和平移每个输入通道的值，使得输出的均值接近0，方差接近1。

Angelina_Jolie·2023-09-21 18:24

（二）随机变量的数字特征：探索概率分布的关键指标

文章目录1.随机变量的数学期望1.1离散型随机变量的数学期望1.2连续型随机变量的数学期望2.随机变量函数的数学期望2.1一维随机变量函数的数学期望2.2二维随机变量函数的数学期望3.数学期望的性质4.方差的定义

小馒头学python·2023-09-21 17:19

岭回归与LASSO回归：解析两大经典线性回归方法

RidgeRegression）实战---岭回归LASSO回归（LASSORegression）实战---LASSO回归岭回归和LASSO哪个更容易是直线岭回归与LASSO回归的应用L1正则化和L2正则化偏差和方差引言在机器学习和统计建模中

小馒头学python·2023-09-21 17:19

我所感知到的南北方差异（二）

最近，虽然立秋了，但仍阻挡不住的热。每天下午叔叔骑摩托车带我下塘口的时候，总是一天中最欢乐的时候。除了出来“兜风”不用宅在家里很开森，最重要的是这边清爽的海风。刚来的时候，几次下塘口，坐在摩托车上我甚感意外。问叔叔，这风怎么有点凉凉的？好不真实。蓝天白云，还有大太阳呢叔叔说，这是吹的海风哇，原来如此，很是清爽，虽然被大太阳热情地晒着，却觉丝丝清凉。而这在我们北是享受不到的。记得每个夏季，无论是在哪

绿椰琳的清茶小馆·2023-09-21 12:17

R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...

介绍为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用Box-Jenkins方法来拟合自回归综合移动平均(ARIMA)模型，并测试带下划线的假设。稍后

拓端研究室TRL·2023-09-21 05:09

向前logistic回归与向后筛选出一样的变量_生存分析之Cox回归

正如“连续资料的单因素分析常用t检验、方差分析，对应的多因素分析是多重线性回归”、“分类资料的单因素分析方法卡方分析，对应的多因素分析有logistic回归”一样，生存分析的常用单因素（或少数因素）的分析有

weixin_40001395·2023-09-21 04:31

数据可视化分析----了解数据特征

变量的类型首先判断变量的类型，变量可以分为数值变量和分类变脸数据分类2、变量间的关系然后，对于数值变量可以利用统计学方法做一些探索性分析，如考量数据的集中趋势可以计算均值、中位数等；想考量数据的分散趋势则可以计算值域、方差等数据集中趋势的测量

花生花二三说·2023-09-21 02:03

2018-08-14-Python数据科学第四章

百分比、累计频次、累计百分比数值型四类统计量分别用于描述数据的集中趋势、离中趋势、偏态程度、尖峰程度集中趋势：平均数、中位数、众数左偏分布：均值<中位数<众数右偏分布：众数<中位数<均值离散程度：极差、方差

丨像我这样的人丨·2023-09-20 20:50

PCA与SVD分解的关系

PCA：转换公式目标是使对角化就是使到特征之间的协方差为零因为可对对X的协方差矩阵进行特征值分解可得，由于XXT为实对称，因此E是正交阵，EET=单位矩阵E的每列是相应的非线性相关且相互正交的特征向量，

Jeffery_李俊峰·2023-09-20 18:20

python数据标准化

fromsklearnimportpreprocessingimportnumpyasnpx=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])print('原始数据为：\n',x)print('method1:指定均值方差数据标准化

weixin_33973609·2023-09-20 14:22

无监督学习--特征降维

1.1PCA计算步骤：1.将数据标准化2.求出协方差矩阵3.求出协方差矩阵对应的特征值和特征向量4.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列，取k行组成矩阵p5.Y=

DB_UP·2023-09-20 14:21

统计学习第四弹--随机变量的概率分布

：事先不能确定其取值的变量离散型随机变量：只能取有限个值的随机变量连续型随机变量：可以取一个或多个区间中任何值的随机变量期望值：随机变量的平均取值，求法是取值乘以取值概率，是一种加权的平均数随机变量的方差

自由的行走·2023-09-20 13:21

python样本期望值_机器学习中的概率论与梳理统计（Python实现数学期望、方差等）...

求数学期望#coding=utf-8importnumpyasnparr=[1,2,3,4,5,6]#1、数学期望(俗称平均值)num_avg=np.mean(arr)print(num_avg)2、求方差

子懋妹妹·2023-09-20 13:51

概率统计：数学期望、方差、协方差、相关系数、矩

一、数学期望（均值）：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。其公式如下：xk：表示观察到随机变量X的样本的值。pk:表示xk发生的概率。数学期望反映的是平均水平。通过它，我们能够了解一个群体的平均水平。但另外一个方面，它所包含的信息也是十分有限的，首先是个体信息被压缩了，其次如

北漂奋斗者·2023-09-20 13:50

21. 概率与统计 - 数学期望、统计描述&分布

文章目录数学期望方差标准差协方差二项分布高斯分布中心极限定理泊松分布Hi,你好。我是茶桁。在上一节中，我们最后有谈到随机变量。在概率论几统计学中，描述一个随机变量的离散程度的有方差、标准差等等。

茶桁·2023-09-20 13:18

《计算机视觉中的多视图几何》笔记（5）

概述了两种计算这种不确定性（协方差）的方法。第一个基于线性近似值，涉及串联各种雅各布表达式，第二个是更容易实施蒙特卡洛方法。

YuhsiHu·2023-09-20 10:40

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