方差膨胀系数第37页

数学建模常用模型（八）：主成分分析法

主成分按照其对原始数据方差的贡献程度排序，可以选择保留最重要的主成分，从而实现数据降维和特征提取的目的。这是我自己总结的一些代码和资料（本文中的代码以及参考书籍等）

红狐狸的北北记·2023-07-13 21:54

【数据降维与聚类】之主成分分析（PCA）及可视化 “全网最详细！！”教程

在代数上，它是将原随机向量的协方差矩阵变换成对角形针；在几何上，它是一个线性变换，把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标（第

A叫我生信媛·2023-07-13 19:22

SPSSAU方差分析+python

准备数据将数据格式调整为以下格式：jupyter处理过程#读取数据importnumpyasnpimportpandasaspd#创建一个空的DataFramet1=pd.DataFrame()t2=pd.DataFrame()t3=pd.DataFrame()T1=pd.read_excel('./数据/抑郁_T1.xlsx')T1.columns=T1.iloc[0]T1=T1.drop(T1

the_beginner·2023-07-13 17:02

偏差(bias)和方差(variance)的区别

在机器学习中：1.bias表示的是【预测值】与【实际值】之间的差值；2.variance表示的某次【预测值】与该【模型预测结果均值】（不是与真实值）的偏离程度；

·2023-06-24 09:44

机器学习 | 实验五：LDA

LDA的思想：“投影后类内方差最小，类间方差最大”。即数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。

啦啦右一·2023-06-24 04:57

【机器学习实战】数据归一化

目录：一、介绍二、最值归一化1.计算公式2.Python实战三、均值方差归一化1.计算公式2.Python实战四、归一化要点五、使用scikit-learn进行数据归一化一、介绍为什么需要进行数据归一化

AI阿聪·2023-06-23 20:49

状态估计器

文章目录@[toc]1.状态空间模型1.1.连续状态空间模型1.2.离散状态空间模型2.矩阵微积分3.二次规划4.概率论4.1.期望与方差4.2.独立事件4.3.向量随机变量4.4.噪声与协方差矩阵4.5

小电动车·2023-06-23 11:45

R语言中 scale函数用法

scale(x,center=TRUE,scale=TRUE)#x是样本数据(r语言中定义为数字矩阵)#center中心化(这里指的是减去样本数据x的平均值)#scale标准化(这里指的是除以样本数据x的方差或者均方根

最怕被温柔以待·2023-06-23 07:40

【青书学堂】作业-统计学(高起专)

选项：A：标准差一定大于0B：标准差和方差属于描述变异程度的同类指标C：同一资料和标准差一定小于均数D：标准差常用于描述正态公布资料的变异程度答案：B第2题单选题以下适合描述定量资料,离散趋势的指标是(

li.siyuan·2023-06-23 05:21

数理统计笔记5：参数估计-区间估计

包括单总体均值、单总体比例、单总体方差以及两总体均值之差、两总体方差之比几种常见的情况。

小林up·2023-06-22 21:24

概率论与数理统计区间估计(置信区间)

单个正态总体均值与方差的区间估计1均值μ的置信区间1.1方差δ2已知1.2方差δ2未知2方差δ2的置信区间置信度为1-α

MegaDataFlowers·2023-06-22 21:54

基于spss的多元统计分析之实例１（挤压塑料胶卷的最优工艺研究）（6/8）

挤压塑料胶卷的最优工艺研究摘要多元方差分析是同时分析多个响应变量和一个共同预测变量集之间关系的检验。与方差分析一样，多元方差分析需要连续响应变量和类别预测变量。

君无戏言。·2023-06-22 17:53

Halcon清晰度检测Demo

此实例通过使用Halcon实现5种清晰度算法函数：1.方差算法函数；2.拉普拉斯能量函数；3.能量梯度函数；4.Brenner函数；5.Tenegrad函数；测试效果如下图片；找到峰值对应的那张图，确实是最清晰的那张

落寞的雪·2023-06-22 12:05

神经网络中的梯度是什么,神经网络梯度公式推导

Performance是神经网络传递误差大小的意思，表示为均方差与训练过程迭代次数（步长）的关系。谷歌人工智能写作项目：小发猫2、什么是梯度消失?如何加快

wenangou·2023-06-22 12:05

拓端tecdat|R语言蒙特卡洛方法：方差分量的Metropolis Hastings（M-H）、吉布斯Gibbs采样比较分析

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23019蒙特卡洛方法利用随机数从概率分布P(x)中生成样本，并从该分布中评估期望值，该期望值通常很复杂，不能用精确方法评估。在贝叶斯推理中，P（x）通常是定义在一组随机变量上的联合后验分布。然而，从这个分布中获得独立样本并不容易，这取决于取样空间的维度。因此，我们需要借助更复杂的蒙特卡洛方法来帮助简化这个问题；例如，重要性抽样、拒绝抽样、吉布斯抽

·2023-06-22 11:30

机器学习入门（九）——正则化：L1正则、L2正则

在系列（八）中提到了机器学习最重要就是降低模型的方差，即解决过拟合的问题，其中最重要的一种方法就是模型正则化，通常有L1正则和L2正则。

yyoung0510·2023-06-22 11:20

【tushare使用经验分享】等权重模型、均值方差模型、风险平价模型的投资组合配置比较

id:472745获取2015.1.1至2021.12.31期间贵州茅台、美的集团、宁波银行、中国平安、三一重工五只股票的日度收益数据。利用2015.1.1—2019.12.31间的数据作为训练样本，并分别利用以下三种模型构造投资组合：（1）等权重；（2）哈利马科维兹（M-V）模型；（3）风险平价模型。试比较以上三种投资组合在2020.1.1—2021.12.31之间的表现。##模块导入impor

湫也也·2023-06-22 08:26

python实现资产配置(2)--Blacklitterman 模型

求得最优资产配比.这是一种在已知未来各资产的概率分布,然后再求解的方法.Markowitz模型输入参数包括历史数据法和情景分析法两种方法,情景分析法的缺点是主观因素,随意性太强,因此使用历史数据法,将资产的均值和协方差输入模型是比较常见的作法

qq_32022037·2023-06-22 08:24

python量化策略——大类资产配置模型（最小方差模型）

最小方差模型寻求风险最小的大类资产组合。max⁡=XTΣX\max=X^{T}\SigmaXmax=XTΣXs.t.ΣX=1,Xi≥0,i=1,2,3...s.t.

小李、不姓李·2023-06-22 08:53

数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义

1、偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。

·2023-06-21 23:23

R语言——两总体样本比例之差检验

区分总体与样本的概念，用到的公式是完全不同的：样本需要计算均值方差，然后矫正近似服从正态分布等，而总体是已有均值方差不用矫正，根据公式计算即可。

sunwanying123·2023-06-21 19:13

【特征检测器】检测器

Shi-Tomasi检测器通过计算特征点处的协方差矩阵并对其进行特征值分解，从而得到每个特征点的角点响应函数。Shi-Tomasi检测器可以

guoqiangsunshine·2023-06-21 18:02

【深度学习】5-4 与学习相关的技巧 - 正则化解决过拟合（权值衰减，Dropout）

那么如何来抑制过拟合正则化是有效方法之一，它不仅可以有效降低高方差，还有利于降低偏差。何为正则化？在机

loyd3·2023-06-21 16:55

基于spss的多元统计分析之单/双因素方差分析多元回归分析（1/8）

实验目的：1．掌握单样本t检验、两样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多元回归分析的基本原理；2．熟悉掌握SPSS软件或者R软件关于单因素、多因素方差分析、多元回归分析的基本操作；3．利用实验指导的实例数据

君无戏言。·2023-06-21 14:32

高斯原型网络原论文高质量翻译

GaussianPrototypicalNetworksforFew-ShotLearningonOmniglot文章目录摘要1引言1.1Few-shotlearning1.2高斯原型网络2相关工作3方法3.1编码器3.2偶发性训练3.3定义一个类3.4评估模型4数据集5实验5.1协方差估计的用法

Anthony_CH·2023-06-21 14:56

聚类效果评估

1.2平均轮廓系数2.其他聚类质量函数2.1方差比准则(VarianceRatioCriterion,VRC)2.2戴维斯-博尔丁指数(Davies-Bouldin指数,DB指数)评价聚类结果效果的指标通常有

Top Secret·2023-06-21 13:44

R语言结构方程模型（SEM）教程

详情点击链接：R语言结构方程模型（SEM）在生态学应用结构方程模型（SructuralEquationModel）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方法

夏日恋雨·2023-06-21 10:28

MSCKF的理解(3.3状态扩增)

q=q⊗qq=q\otimesqq=q⊗qp=qp+pp=qp+pp=qp+p所谓的协方差按照狄拉克记号就是P=∣X>变成|X,x>的时候

fluggen_pferd·2023-06-21 06:34

主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）原理全面解析与应用

目录1.PCA算法概述2.数据预处理3.协方差矩阵计算4.特征值与特征向量5.选择主成分6.数据投影7.PCA的优缺点8.PCA算法应用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,

旧言.·2023-06-21 06:29

闺蜜

除了南北方差异，语言上不好沟通，除了性格使然，我不知道为什么爸爸会对他这么反感。

e8d527ea10cf·2023-06-21 06:22

平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差……

Python代码实现第一步：添加数据到列表defnum(a):iffloat(a)==int(a):returnint(a)returnfloat(a)#添加数据li=[]print("请逐条添加数据！（若退出请输入0000）")whileTrue:print("请输入:")x=input()ifx=="0000":breakli.append(num(float(x)))其中，num()为自定义

尘星-梦颖·2023-06-21 04:23

平均方差

【问题描述】一个数列的平均方差是指数列中的每个元素与数列的平均值的差的平方和的平均值，比如下面数列：1234567其平均值为4，每个元素与平均值的差的平方为9410149其平方和为28，所以该数列的平均方差为

tough_coder·2023-06-20 21:35

降维算法2_LDA

LDA(线性判别分析)基本原理LDA思想LDA是监督学习的降维、分类技术，可以用一句话概括思想：投影后类内方差最小，类间方差最大。

我还是霸霸·2023-06-20 20:06

compressai的高斯建模GaussianCondition模块

加入超先验网络的动机以往的图像压缩都是对潜在表示整体进行熵建模，如假定整个潜在分布都服从同一分布，然而，当潜在表示存在统计依赖关系，这种全分解的熵模型并不能达到最优的压缩效果；如果为潜在表示下的每个像素点分别估计各自的分布（均值和方差

旺仔菜菜·2023-06-20 10:55

高中奥数 2022-02-18

来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数列与数学归纳法冯志刚习题二P096习题19）设,,记为的最大素因数.证明:存在无穷多个,使得证明我们从每一个奇素数出发找一个满足条件的.注意到,对任意,,从而由平方差公式结合数学归纳法可证

天目春辉·2023-06-20 09:16

seaborn笔记

hue="Species",size=5)face.map(plt.scatter,"SepalLengthCm","SepalWidthCm")face.add_legend()plt.show()画协方差热力图

热衷开源的宝藏Boy·2023-06-20 07:59

[STATA]面板数据移动平均或方差

cdC:\Users\86189\Desktop//路径usedata.dta,clear//原始数据xtsetindexnumberyear//方法一：localvlistroaroe//处理roaroe变量foreachvoflocalvlist{//1/t-1,计算3年的数据，设置为2forvi=1/2{byindexnumber:gen`v'`i'=`v'[_n-`i']}egensd_`

南山寒鸦·2023-06-20 07:20

急性子

今天中午请好朋友LY在万象汇的蛙来哒吃饭，因为她上午在北校区有课，做班车到南校区差不多12点30，再从学校走到吃饭滴地方差不多40分钟了。我是11点50从办公室出发去吃饭地方。走路也比较急。

徽姑娘流浪记·2023-06-20 03:17

牛客网专项练习Pytnon分析库（八）

①极差②四分位差③方差④标准差⑤平均差⑥变异系数⑦众数A.①②③④B.①②③④⑤⑦C.①③④⑤D.①②③④⑤⑥解析：用来衡量数据离散程度的指标包括：极差、四分位差、方差、标准差、平均差和变异系数；A和C

漫步桔田·2023-06-19 21:47

python类似图片查找_利用OpenCV和Python实现查找图片差异

MeanSquaredError,MSE）下面的一些表使用OpenCV和Python查找图片差异flyfish方法1均方误差的算法（MeanSquaredError,MSE）下面的一些表达与《TensorFlow-协方差矩阵

weixin_39526741·2023-06-19 15:37

【EKF】卡尔曼滤波的一维应用实例

使用一个温度测量的实例来说明，系统的状态方程为：X(k)=A*X(k-1)+B*u(k-1)+w(k-1)Z(k)=H*X(k)+v(k)其中w为过程噪声，方差为Q，v为测量噪声，方差为R对一维系统来说

龙猫略略略·2023-06-19 14:27

常用连续型随机变量的概率分布表（附概率密度函数全域积分等于1、期望、方差的推导与证明）

常用连续型随机变量的概率分布速查表随机变量记号概率密度函数分布函数期望方差均匀分布X∼U[a,b]X\simU[a,b]X∼U[a,b]p(x)={1b−a,a00,x⩽0p(x)=\left\{\begin

Qmj0923·2023-06-19 10:55

常用离散型随机变量的概率分布表（附概率和为1、期望、方差的推导与证明）

常用离散型随机变量的概率分布速查表随机变量记号分布律期望方差0-1分布X∼B(1,n)X\simB(1,n)X∼B(1,n)P(X=1)=pP(X=0)=1−p,(0

Qmj0923·2023-06-19 10:24

时间序列的平稳性

用数学术语来说，当时间序列的统计特性与时间无关时，它是平稳的，包括均值不变（为常数）方差不变协方差与时间无关这就是平稳性的弱形式

·2023-06-19 09:28

Group Norm，Batch Norm，Layer Norm

BN和LN适用于小批量的数据，因为它们在进行归一化时会用到小批量数据的均值和方差，但是GN对于较小的batc

沃洛德.辛肯·2023-06-19 08:08

特征选择:过滤法，嵌入法，包装法

小瓶盖的猪猪侠·2023-06-19 08:07

数据预处理：标准化、正则化、最大最小归一化、绝对值标准化

https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html标准化公式：优点：适用大多数类型的数据，标准化之后的数据是以0为均值，方差为1的正态分布缺点

小瓶盖的猪猪侠·2023-06-19 07:03

python自定义函数求方差_python pandas移动窗口函数rolling的用法

超级好用的移动窗口函数最近经常使用移动窗口函数，觉得很方便，功能强大，代码简单，故将pandas中的移动窗口函数都做介绍。它都是以rolling打头的函数，后接具体的函数，来显示该移动窗口函数的功能。rolling_count计算各个窗口中非NA观测值的数量函数pandas.rolling_count(arg,window,freq=None,center=False,how=None)arg:D

weixin_39564524·2023-06-19 04:09

机器学习——损失函数

相对熵、KL散度（RelativeEntropy/Kullback-LeiblerDivergence）5、指数损失（ExponentialLoss）6、HingeLoss二、回归问题的损失函数1、均值平方差

macan_dct·2023-06-19 02:15

【期末总复习】神经网络与深度学习蒲公英书

优化算法【概念】期望风险【概念】损失函数【运用】三分类问题【概念】过拟合【概念】欠拟合超参数【选择/判断】验证集概念线性回归经验风险最小化中的平方损失函数什么时候出现不可逆的情况机器学习模型的四种偏差和方差组合情况

hellenionia·2023-06-18 23:23

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