方差膨胀系数第31页

Zhigang_Han·2023-08-26 00:26

统计动力学笔记（三）整波滤波器（自留用）

整波滤波器1.整波滤波器推导2.线性动态系统输出端的随机信号的方差整波滤波器是一类能够整合具有任意频谱密度的静定随机信号的滤波器。其输入信号往往是白噪声。

高能阿博特·2023-08-25 22:03

计算机竞赛基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm

文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称：3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列

Mr.D学长·2023-08-25 17:37

Matplotlib初体验

导入模块第二步：生成n个均值为0、方差为2的随机数。生成随机数第三步：计算颜色值。计算颜色值这里利用函数计算出了一个值，之后会将这些值传给函数plt.scatter的形参c。

DiegoJohnson·2023-08-25 15:19

机器学习之Adam（Adaptive Moment Estimation）自适应学习率

这个动量项有助于处理梯度中的高方差或低方差情况，以平滑训练

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

商务与经济统计学第三章描述统计学II：数值方法(下)

使用下面五个数来汇总数据：（1）最小值（2）第一四分位数（Q1）（3）中位数（Q2）（4）第三四分位数（Q3）（5）最大值3.4.2箱型图箱型图是基于五数概括法的数据图形汇总3.5两变量间关系的度量3.5.1协方差协方差

今天有觉悟1·2023-08-25 09:45

BOLT-LMM用户手册笔记

系统学习下BOLT-LMM的软件手册，1概述BOLT-LMM软件包目前由两种主要算法组成，即用于混合模型关联分析的BOLT-LMM算法和用于方差分量分析（即SNP遗传性的分区和遗传相关性的估计）的BOLT-REML

zd200572·2023-08-25 08:42

转置卷积和膨胀卷积详细讲解

TransposedConvolution）作用转置卷积的输出转置卷积过程转置卷积运算过程pytorch中转置卷积对应参数膨胀卷积（空洞卷积，Atrousconvolution）作用griddingeffect问题膨胀系数设置转置卷积

白羊by·2023-08-25 07:47

微生物组学差异性检验

1.Adonisvegan包置换多因素方差分析（非参数多因素方差分析），可对OTU矩阵及所有环境因子矩阵进行差异性检验。

赵会成·2023-08-25 06:09

Statistics

抽样步骤：确定目标总体-确定抽样单位-拟定一个抽样空间（所有抽样单位的列表）无偏样本样本与总体的特性（均值和方差）相似简单随机抽样通过随机过

Lynn_Lau·2023-08-25 03:55

《动手学深度学习》-28批量归一化

b站视频链接开源教程链接批量归一化将参数的量级进行统一，使得深度神经网络更好收敛：γ\gammaγ和β\betaβ是可学习的参数：批量归一化是一个线性变换，目的就是将方差和均值拉的比较好，使得变化不那么剧烈

Jiawen9·2023-08-24 17:48

什么是算法评价指标

在我们建立一个学习算法时，或者说训练一个模型时，我们总是希望最大化某一个给定的评价指标（比如说准确度Acc），但算法在学习过程中又会尝试优化某一个损失函数（比如说均方差MSE或者交叉熵Cross-entropy

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 13:19

sklearn Preprocessing 数据预处理功能

以下是一些常用的`sklearn.preprocessing`模块中的类和功能：1.数据缩放和中心化：-`StandardScaler`:将数据进行标准化，使得每个特征的均值为0，方差为1。

菜鸟Octopus·2023-08-24 11:08

李宏毅机器学习——误差和梯度下降

误差误差的来源在机器学习中，误差=偏差+方差(Error=Bias+Variance)。

migugu·2023-08-24 05:35

2019-06-14

NumPy-统计函数NumPy有很多有用的统计函数，用于从数组中给定的元素中查找最小，最大，百分标准差和方差等。

数据小黑升值记·2023-08-24 03:07

便民微帮平台发信息效果好的便民微信

那么作为一个朋友圈信息丰富受益广的便民微信号，关注度自然不比官方差，甚至效果更好。因为

静果果园·2023-08-24 02:27

深度学习基础

完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数6.1激活函数-Sigmoid6.2激活函数-tanh6.3激活函数-Relu6.4激活函数-Softmax7.损失函数7.1损失函数-均方差

@kc++·2023-08-23 20:10

贝塞尔矫正2，公式推导

⬆⬆⬆⬆⬆⬆,所以要把公式中的n改为n-1这是因为μ→算术平均数而算术平均数有两个公式1简单算术平均数：2加权算术平均数:也就是说数值被估小了→除以更小的数字，让大更大，更接近实际情况1,标准差公式2方差就是标准差的平方

丰。。·2023-08-23 08:16

N-1与贝塞尔矫正

丰。。·2023-08-23 08:15

数据分析学习Day3---商务与统计（第八章）

基于两个样本的统计推断：置信区间和假设检验1.独立大样本下的均值置信区间估计：2.独立大样本下的假设检验：3.小样本情况下的置信区间和假设检验：适用条件是两个样本的方差相同样本方差不同时4.当两个样本的独立样本假设失效时

ghostdogss·2023-08-23 06:14

AMOS常见错误提示

Thesamplemomentmatrixisnotpositivedefinite.Itcouldfailtobepositivedefiniteforanyofthefollowingreasons:样本协方差矩阵是非正定矩阵

双白鹄·2023-08-22 16:23

opencv 进阶13-Fisherfaces 人脸识别-函数cv2.face.FisherFaceRecognizer_create()

Fisherfaces人脸识别PCA方法是EigenFaces方法的核心，它找到了最大化数据总方差特征的线性组合。

玩转AI·2023-08-22 15:16

做腊八蒜

把蒜放到一个小瓶子里，我们拿出醋，记住里面不能光放醋哟，里面也要放黄糖，我们先把蒜放进去，然后再把醋倒进有那个非常大的盒子里，我们装好了，以后盖上盖子，我们把腊八蒜放到一个不是很热的地方，我们要把它放到一个很冷的地方差不多放上五

青岛赫德彩鹿班·2023-08-22 14:10

非参数检验-计算部分

我们首先会先对数据进行正态检验和方差齐性分析，如果均不服从，则对数据进行变化，如果还是不服从，则进行非参数检验。

RaoZC·2023-08-22 13:06

卷积神经网络——下篇【深度学习】【PyTorch】

ResNet`）5.11.1、理论部分5.11.2、代码部分话题闲谈5、卷积神经网络5.10、⭐批量归一化5.10.1、理论部分批量归一化可以解决深层网络中梯度消失和收敛慢的问题，通过固定每个批次的均值和方差来加速收敛

来杯Sherry·2023-08-22 11:16

协方差和协方差矩阵

均值与方差均值：方差：均值、方差和标准差可用于描述数据的集中趋势和离散程度。协方差方差一般用来描述一维数据，而实际上我们接触的数据集大多是多维的。此时可以用协方差来度量两个随机变量之间的关系。

RossH·2023-08-22 10:38

吃番茄的土拨鼠·2023-08-22 08:45

03 happy weekends！

还有慢炖牛肉手卷也不错，吃起来和嫩牛五方差不多最爱：帕斯雀牛肉三明治看一会书，然后点一点吃的，再去商场转一圈，根本不想出商场呀！太热了！！体感温度44度！

瑶函·2023-08-22 02:17

Hadoop：数值型数据的朴素贝叶斯分类

假设数据服从一定的分布，通常假设为高斯分布（正态分布），于是只需要从训练数据中计算出每一类每一维度的均值和方差，就可以估计给定任一数值的后验概率。

Zeabin·2023-08-21 20:30

快速聚类

案例使用快速聚类分析每个学校各自的特点数据学校指标数据数据分析执行analyze/classify/k-meanscluster，得到下图结果：快速聚类结果结果表明:1,3，4,7是一类；2,5,6,8,9,10是一类，分成了两类；同时做了单因素方差分析

肖玉贤·2023-08-21 19:30

R进行两因素重复测量方差分析并可视化（双组折线图）

在仙桃学术上的生信工具里面，有一个折线图的绘图工具，可以很快速便捷的得出结论并可视化结果，当然不是说这个功能有多强大，而是统计学方法非常专业。比如用它自带的数据https://bioinfomatics.xiantao.love/biotools/data/demo/free/linePlot/%E6%8A%98%E7%BA%BF%E5%9B%BE.xlsx通过无脑式的鼠标点击，可得到下面一系列的

欧阳松·2023-08-21 15:36

初识上海

北京上海基本可以作为代表南北方差异的典范。近期有机会带着老父亲和老母亲去南方城市旅行，，意外对上海这个

OO小思·2023-08-21 13:35

学习心得03：OpenCV

像素寻找最大最小minMaLoc()，变成单通道reshape()，平均值mean()，方差meanStdDev()。min()/max(),bitwis

柳鲲鹏·2023-08-21 11:32

线性回归2

var，方差。为什么方差这么重要？一组数据，基本特性至少有两个，一个是位置，一个是离散型。位置好理解，即均值所代表的属性，数量上的大小，空间上的上下左右前后的位置概念。离

匿称也不行·2023-08-21 09:08

C语言求数组最大值和最小值、总和、平均值、正序和逆序输出、方差和标准偏差、实现2个二维数组相加、二维数组交换行与列的元素

示例1：顺序和逆序依次输出数组中的元素示例2：求数组的和和平均值示例3：求数组的最大值和最小值示例4：求方差和标准偏差示例5：计算二维数组相加生成另外一个二维数组示例6：交换数组的行与列最后附上完整源码

麦子穗·2023-08-21 08:48

生物学研究中常见的统计检验方法(二：Wilcoxon test)

我们再回顾一下，t-test是参数统计检验方法，其应用的假设前提是检测变量的值服从同方差的正太分布。然而，在生物信息学分析中经常碰到不满足此假设的情况，例如比较两个基因在两组单细胞中的表达水平。

Bio_zouxudong·2023-08-21 01:07

Datawhale task3 优化基础模型“方差与偏差部分”

机器学习模型优化基础机器学习模型优化基础一、训练均方误差与测试均方误差二、偏差和方差的分解权衡三、测试误差估计与模型的特征提取四、压缩估计（正则化）岭回归Lasso五、降维六、对模型超参数进行调参参数与超参数网格搜索

蓝棠·2023-08-20 22:15

torch 中 nn.init.xavier_uniform_ 方法

该方法通过根据网络的输入和输出维度来初始化权重，使得前向传播和反向传播过程中的信号保持相对一致的方差。在Xavier初始化中，权重的初始化范围由输入

高山莫衣·2023-08-20 17:47

[论文笔记]Layer Normalization

批归一化(Batchnormalization,BN)利用小批量的训练样本中神经元累加输入的分布来计算均值和方差，然后用这些统计量来对每个训练样本中神经元的累加输入进行归一化。

愤怒的可乐·2023-08-20 14:08

open cv学习（七）模板匹配

/template.png")img=cv2.resize(img,None,None,0.5,0.5)height,width,c=template.shape#按照标准平方差方式匹配result=cv2

计算机小混子·2023-08-20 09:10

指数分布

泊松过程泊松过程.PNG指数分布概念指数分布.PNG指数分布期望和方差期望和方差.PNG指数分布和几何分布指数分布和几何分布.PNG总结总结.PNG

庵下桃花仙·2023-08-20 03:17

优化器

除了不断更新神经网络结构，还在不断推出更新参数的厕率二、基础梯度下降的要解决的问题是如何减少损失函数，先明确一下，损失函数的定义是多种多样的，如果我们使用均方差来计算损失函数的话，loss函数定义如下。

陈道乐·2023-08-20 00:52

吴恩达机器学习2011版本学习笔记

入门的拟合的方法是最小二乘法，先假设一个公式，代入不同系数，然后再把训练数据的x依次代入求y，然后看y与训练数据的正确答案的方差。这样假设的系数作z，与结果方差

zhaot1993·2023-08-19 21:05

【搬运课程】时间序列建模-第一周

DS-GA3001.001课程时间序列建模几个概念及作业python实现时间序列{Xt}\{X_t\}{Xt}均值μX(t)=E(Xt)\mu_X(t)=\mathbb{E}(X_t)μX(t)=E(Xt)协方差

Zhanwei Liu·2023-08-19 19:18

拉丁方设计资料的方差分析（SPSS版+SAS版）

该设计类型仍为单因素方差分析。拉丁方设计是随机区组设计的一种推广或延续，可多安排一个已知的对实验结果有影响的非处理因素。

211统计课堂·2023-08-19 15:50

单因素多变量方差分析

多变量方差分析：是对多个独立变量是否受单个或多个因素影响而进行的方差分析。它不仅能够分析多个因素对观测变量的独立影响，更能够分析多个因素的交互作用能否对观测变量产生影响。