方差膨胀系数第35页

数据降维：PCA、CCA、LDA、ICA的区别及适用场景

比较PCA：无监督学习，找到最优重构子空间，使主成分能刻画样本绝大部分的方差。

liuz_notes·2023-07-26 12:45

机器学习 day31（baseline）

可以再计算人类识别误差，即人工误差，作为基准线Jtrain与baseline对比只高了0.2%，所以不算高偏差，但Jcv与Jtrain对比高了4.0%，这算高方差

丿罗小黑·2023-07-26 11:38

特征降维

2、方法低方差过滤法如果一个特征的方差很小，说明这个特征包含的信息很少，模型很难通过该特征区分对象相关系数法通过计算特征的相关系数，发现具有相关性的特征，根据相关性的强弱，进行特征的选择。

加油吶·2023-07-26 07:34

重新思考半监督医学图像分割:方差减少的视角

文章目录RethinkingSemi-SupervisedMedicalImageSegmentation:AVariance-ReductionPerspective摘要本文方法实验结果RethinkingSemi-SupervisedMedicalImageSegmentation:AVariance-ReductionPerspective摘要在医学图像分割中，对比学习是通过对比语义相似和不

小杨小杨1·2023-07-26 06:05

使用 OpenCV 进行图像模糊度检测(拉普拉斯方差方法)

写在前面工作中遇到，简单整理人脸识别中，对于模糊程度较高的图像数据，识别率低，错误率高。虽然使用AdaFace模型，对低质量人脸表现尤为突出。但是还是需要对模糊程度高的图像进行丢弃处理当前通过阈值分类，符合要求的进行特性提取实际应用中，可以维护一个质量分数比如由模糊程度，图片字节大小，人脸姿态评估(欧拉角)等算出一个综合质量分，用于人脸归类/聚类理解不足小伙伴帮忙指正对每个人而言，真正的职责只有一

山河已无恙·2023-07-26 06:17

概率论的学习和整理21：用EXCEL来做假设检验（未完成草稿）

Z检验2.1双样本F检验2.1.1例题2.1.2进行F检验之前需要满足一些假设条件2.1.3计算步骤2.1.4如何查表：下面这个图是显著度a=0.05的F值表2.1.5如何分析F检查的结果2.22.5方差分析

奔跑的犀牛先生·2023-07-25 22:43

3.4 描述性统计分析之探索性分析

主要有以下几种功能：计算描述统计量进行正态性检验：检验数据是否服从正态分布进行方差齐性检验：利用Levene检验不同组数据方差是否相等绘制多种统计分布图，观察其分布特征探测数据中的极端值（奇异值、离群值

碎片时间学统计·2023-07-25 21:45

2020-03-11 方差分析

当包含的因子是解释型变量时，我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析，这种分析方法就是方差分析（ANOVA）。术语速成实验设计和方差分析都有自己相应的语言。

程凉皮儿·2023-07-25 21:20

机器学习 day29（高偏差、高方差，参数d对模型的影响）

1.高偏差、高方差、拟合能力、泛化能力偏差和方差分别代表拟合能力和泛化能力若给左图数据集拟合一阶多项式（d取1），则该模型有很高的偏差（欠拟合）。

丿罗小黑·2023-07-25 18:11

【机器学习】正则化对过拟合和欠拟合的影响

模型过拟合和欠拟合的图像特征偏差大表示欠拟合，而方差大表示过拟合，我们这一节再深入探讨下过拟合和欠拟合问题。一个经典的图如下：其中d=1为欠拟合，d=4为过拟合，而d=2则刚刚好。

NormalConfidence_Man·2023-07-25 15:38

基于R语言的水文、水环境模型优化技术及快速率定方法与多模型案例实践

岭分析以及响应曲面模型专题二、Kriging插值与优化方法专题三、启发式算法专题四、采样方法专题五、高斯过程回归专题六、基于模型的高斯过程/贝叶斯优化设计专题七、最优化的快速化专题八、高级高斯过程模型专题九、异方差性专题十

小艳加油·2023-07-25 08:29

R语言 PCA筛选变量

=TRUE)#进行主成分分析summary(pca)#查看各个主成分的解释方差比例library(factoextra)#碎石图依赖-fvizfviz_eig(pca,addlabels=T)#碎石图X_selected

MRI_lab·2023-07-25 08:57

分类问题：对体测分数的类型进行预测采用AdaBoostClassifier

3.对于转化后的数据，需要对方差比较大的数据进行划分区间，然后进行值的映射4.进行模型的搭建5.得出预测的结果应用背景在体测的实际情况中，我们发现某些情况下由于系统错误或者学生操作不当会导致学生的分数出现缺失的情况

云梦之上·2023-07-25 06:20

【NCC】之四：计算协方差的提前退出条件

一点改进内层循环注意优化再来一点改进结果示例1.分析在从Pearson相关系数到模板匹配的NCC方法这篇文章里面已经实现了一个暴力计算协方差的方法。

1037号森林里一段干木头·2023-07-25 02:44

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm

1.介绍BatchNorm:对NHW计算归一化参数(均值和方差)，总共得到C组归一化参数,相当于对每个channel进行归一化。

@BangBang·2023-07-24 21:43

python机器学习（三）特征预处理、鸢尾花案例--分类、线性回归、代价函数、梯度下降法、使用numpy、sklearn实现一元线性回归

如果个别特征或多或少看起来不是很像标准正态分布(具有零均值和单位方差，均值为0，单位方差为1)，那么

hwwaizs·2023-07-24 20:24

Bagging方法6大面试热点问题

在机器学习当中，泛化误差一般被认为由偏差、方差和噪音构成。其中偏差是预测值与真实值之间的差异，衡量模型的精度。方差是模型在不同数据集上输出的结果的方差，衡量模型稳定性。噪音是数据收集过程当中不

talle2021·2023-07-24 20:18

一文弄懂模型知识蒸馏、剪枝、压缩、量化

一个未训练的小的学生网络（可以是直接从大网络中裁掉一部分得到的小网络）两个网络各选取几个关键的层（比如各5个，这些层两两之间是对应的），然后使用一种方法来衡量对应两层输出的相似度以计算损失，比如就将两个特征图的所有像素的均方差和作为该层的

编程G的快乐·2023-07-24 16:20

机器学习&&深度学习——预备知识（下）

分离计算5.4Python控制流的梯度计算6概率6.1基本概率论6.1.1概率论公理6.2处理多个随机变量6.2.1联合概率6.2.2条件概率6.2.3贝叶斯定理6.2.4边际化6.2.5独立性6.3期望与方差

布布要成为最负责的男人·2023-07-24 16:39

第一章发现地球

我走动到世界的不同角落，有的地方和其它地方差异很大，可能会把注意力在这里放一阵，然后去下一个地方。有时候看到一些有趣的东西，也会把注意力在东西上放一阵。

空间连接点·2023-07-24 15:21

均匀性度量图像分割算法分析

这里简单的介绍下其原理和实现代码【有源码】其流程大概分为一下几步1、确定一个阈值2、计算阈值两边的像素个数、占比、以及方差3、将两边的方差和占比想乘再相加4、循环1~3的步骤下面以这个例子为示例做一个演示计算公式

京城最明亮的少年·2023-07-24 14:34

谁令你心痴

看电影的时候最恨看到这种情节，主人公在同一个地方差一步路，错身而过，心里那个着急。他们是不知道的，但是自己之后再回想起来，一分一秒都是遗憾。人说：“连张国荣也要挨十年。”说来说去，现在你走了也有十年。

李庆容·2023-07-24 14:07

EXCEL线性规划方法求解鸾尾花分类

分类需要遵循的原则：组间方差最大化，组内方差最小化。根据这个原则可以将目标函数定义为：事先定义好需要分为组(组数以及关键的可分类变量可以先通过可视化的图像来做初步判断。)

Raymond_du3137·2023-07-24 05:07

2018.9.8-9.8 统计学课程笔记（1）-从概率论到统计学

学习目标：抓住80%的核心考点(参考专业综合考试大纲一书）重点如下：1概率论知识（同大学课程）：计算均值，方差，标准差，背公式，正态分布2统计量及抽样分布-核心知识3参数估计(计算题）-居间估计计算4假设检验

Berry521·2023-07-23 21:40

扩散模型学习笔记

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言前言（注：高斯分布前加乘以项改变其方差）深入浅出扩散模型系列：DDPM架构图解（模型架构篇）

今日计算机视觉·2023-07-23 21:25

PCA主成分分析 | 机器学习

将原始高维数据转化为低维度的数据，高维数据指的是数据的特征维度较多，找到一个坐标系，使得这些数据特征映射到一个二维或三维的坐标系中，尽可能地保留原始数据的主要信息（方差信息），信息损失是最小的。

算法工程师小云·2023-07-23 16:50

统计学－方差分析

方差分析用于研究一个或多个分类型自变量与一个数值型因变量的关系。方差分析通过检验多个总体的均值是否相等来判断一个或多个分类型自变量对数值型因变量是否由显著影响。

Vicky_1ecd·2023-07-23 10:00

T检验、F检验和卡方检验

检验方法应用场景T检验比较两个样本均值是否有差异F检验比较两个及两个以上样本均值是否有差异卡方检验比较两组或者多组之间的分类型变量是否差异T检验T检验又称学生T检验，用于统计量服从正态分布，总体方差未知且样本量较小

天道昭然·2023-07-23 00:46

揭秘数据探查：引领企业数据治理质量提升，助力业务高速发展！

造成这种困境的原因，大致有三点：1）数据量大且混乱、数据质量参差不齐；2）整体概括信息缺乏，度量信息如最大值、最小值、平均值、汇总值、方差、中位数等，维度信息如枚举值分布等，均不能直接对用户可见；3）元数据管理不完善

美林数据Tempodata·2023-07-22 18:15

追逐不确定性

而用户的量级则决定了你要同时面向多少种用户，用户画像之间的方差越大，需要平衡的利益也就越多，不确定性也就越大。商业模式在你加入一家公司的时候就几乎锁定，除非公司活得足够顺利/相当惨淡

Stove3·2023-07-22 16:27

大额摆账什么意思？如何预防大额摆账骗局？

资金方差旅费由客户领取。大额摆账有什麼风险？1、大

贝泓润摆账亮资·2023-07-22 16:58

机器学习---经验误差与过拟合、方差与偏差、性能度量、比较检验

1.经验误差与过拟合第三张图建立的模型，在训练集中通过x可以很好的预测y，然而我们不能预期该模型能够很好的预测集外的数据，换句话说，这个模型没有很好的泛化能力。第一张图建立了一个线性模型，但是该模型并没有精确地捕捉到训练集数据的结构，我们称具有第一张图较大的偏倚（bias），也称欠拟合。第三张图通过5次多项式函数很好的对样本进行了拟合，然而，如果将建立的模型进行泛化，并不能很好的对训练集之外的数据

三月七（爱看动漫的程序员）·2023-07-22 10:27

MatLab之Seawater工具包

SW_ADTGAdiabatictemperaturegradient绝热温度梯度SW_ALPHAThermalexpansioncoefficient(alpha)热膨胀系数（α）SW_AONBCalculatealpha

小陆的自留地·2023-07-22 07:24

4.8 scikit-learn中的Scaler

以均值和方差归一化为例：首先我们需要将训练数据集进行归一化，得到mea

逆风的妞妞·2023-07-21 19:35

统计学中数据分析方法汇总！

离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用

211统计课堂·2023-07-21 17:09

使用Python计算数据集中不同维度下的方差和 JS 散度

本文将介绍如何使用Python和Pandas库来计算数据集中不同维度下的方差和JS散度，以评估各维度变化的波动大小。

南湖渔歌·2023-07-21 01:27

VAF Variance Accounted For（方差贡献率）

VAF是指方差贡献率，是一种用于衡量（评估）模型预测能力的指标。即模型的预测结果与实际结果的相关程度。VAF越高，说明模型对实际数据的解释能力越好，模型预测结果越接近实际结果。

憨憨憨憨憨到不行的程序员·2023-07-21 00:48

我的丁一之旅·2023-07-20 21:03

【机器学习】特征降维 - 主成分分析PCA

作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：零基础快速入门人工智能《机器学习入门到精通》相关系数一、主成分分析二、指定维度三、保留比例四、获取协方差五

士别三日wyx·2023-07-20 17:40

BaggingClassifier

算法主要特点Bagging:平行合奏：每个模型独立构建旨在减少方差，而不是偏差适用于高方差低偏差模型（复杂模型）基于树的方法的示例是随机森林，其开发完全生长的树（注意，RF修改生长的过程以减少树之间的相关性

taojinglong·2023-07-20 16:28

Principle Component Analysis

，xn}，需降到k维①去中心化（去均值，即每个特征减去各自的均值）②计算协方差矩阵1/nX*X^T（1/n不影响特征向量）③用特征值分解方法/SVD奇异值分解求解②协方差矩阵的特征值与特征向量④对特征值从大到小排序

-小透明-·2023-07-20 13:30

不同组的实验数据如何进行差异性分析

以下内容参考出处（侵删）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57756620差异研究的目的在于比较两组数据或多组数据之间的差异，通常包括以下几类分析方法，分别是方差分析、T检验和卡方检验

生信汪·2023-07-20 13:19

集成算法的参数空间与网格优化

在超参数优化还未盛行的时候，随机森林的调参是基于方差-偏差理论（variance-biastrade-off）和学习曲线完成的，而现在可以依赖于网格搜索来完

talle2021·2023-07-20 11:30

1.随机生成一组长度为10000的服从正态分布的随机数,其中均值为10,方差是2,然后检验随机数的性质。

谢大虾·2023-07-20 06:48

决策树系列(三)

目标题1.集成学习1.1Bagging1.2Boosting1.3Stacking2.偏差和方差2.1集成学习的偏差和方差2.2Bagging的偏差和方差2.3Boosting的偏差和方差2.4小结3.

莫杨94·2023-07-19 23:21

机器学习boost--XGBoost

算法公式推导1.boost的概念决策树所要解决的两个重要问题：1.树结构2.叶节点权重提升的目的是找到合适的权重和合适的树结构，方法是最小化LossFunction最小2.boosting与bagging区别方差偏差解释

方圆説·2023-07-19 23:09

机器学习（14）--XGBoost

梯度提升树）4、GBDT在sklearn中的损失函数三、Sklearn中的GBDT1、加载模块2、划分数据集3、建模4、与随机森林和线性回归对比5、绘制学习曲线6、n_estimators调参7、偏差-方差困境

Struart_R·2023-07-19 22:34

python卡方检验kf_data_统计学中的各种检验-scipy.stats和statsmodels.stats的使用

1.方差分析1.1概述对于均值的检验，一般分为以下几种情况：某样本均值与常数的比较两个样本均值的比较两个以上样本均值的比较对于前两种检验，用t检验和z检验完全可以handle，第三种也可以用t/z检验两两进行

weixin_29696451·2023-07-19 19:30

【python统计分析】stats.ttest_ind 独立样本T检验

用法ttest_ind官方文档当两总体方差相等时，即具有方差齐性，可以直接检验。

Stig_Q·2023-07-19 19:58

Matlab系列教程_数值计算_求协方差和相关系数

Spencer-Li·2023-07-19 18:18

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