方差膨胀系数第40页

Python基础——基本统计值计算

计算键入数据的平均值、方差和中位数#基本统计值计算defgetNum():#键盘输入需要统计的数据nums=[]iNumStr=input("请输入数字（回车退出）：")whileiNumStr!

和乐i·2023-06-11 05:32

Python练习题14：基本统计值计算——平均值、方差、中位数

给出一组数据，对它们进行总个数、求和、平均值、方差、中位数计算。defgetNum():#获取用户输入的不确定数据nums=[]i=input("请输入数字（回车退出：）")whilei!

_Amen·2023-06-11 05:02

基本统计值计算Python

其中，标准差是方差的平方根，而方差是各数据与平均数差的平方之和的平均数；中位数是指一组数据排序后中间的那个数，对于一组数据为奇数个，则中位数是中间的那个数，数据个数为偶数个时，则中位数是中间的两个数的平均值

敗北97·2023-06-11 05:01

二次型随机变量的均值

参考：真香的多元随机向量基础篇（均值与方差）其中，用到了期望和迹可交换的性质。参考：迹运算为什么能和期望运算交换？可以给一个简单的证明过程吗？

喵呜嘻嘻嘻·2023-06-11 04:35

蓝桥杯【第14届国赛】Python B组

【解析及代码】高度为x的金字塔需要颗弹珠利用等差数列的求和公式和平方差公式

荷碧TongZJ·2023-06-11 01:15

【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习

自然语言处理中的深度学习综述语言模型神经语言模型卷积语言模型循环语言模型Transformer语言模型多头注意力机制一些使用技巧(适用于多头注意力机制和位置信息嵌入)以及如何从语言模型中解码技巧1:利用层标准化来稳定训练技巧2:学习率预热(Warmup)和逆方差学习率调整技巧

prince_zxill·2023-06-10 23:59

使用Python进行数据分析——描述性统计分析

大家好，描述性统计分析主要是指求一组数据的平均值、中位数、众数、极差、方差和标准差等指标，通过这些指标来发现这组数据的分布状态、数字特征等内在规律。

csdn1561168266·2023-06-10 23:02

12 VI——变分推断

文章目录12VI——变分推断12.1背景介绍12.2ClassicalVI12.2.1公式导出12.2.2坐标上升法12.3SGVI——随机梯度变分推断12.3.1一般化MC方法12.3.2降方差——VarianceReduction12VI

hanhan不是很憨憨·2023-06-10 19:11

北大金融学课——学习笔记2

方差（金融学里面衡量风险的指标）都是25%

释然一笑十年少·2023-06-10 18:03

风起微雨落·2023-06-10 12:55

【Python习题集7】Python对CSV文件数据进行可视化

读取C、D、E列数据，并统计E列数据的算术平均数、加权平均值(权值为C列数据)、方差、中位数、最小值、最大值。并绘制E列数据的直方图。

释槐鸟～·2023-06-10 08:30

【python】数据挖掘分析清洗——特征选择（特征筛选）方法汇总

目录前言一、过滤法1.1基于方差1.2相关系数二、包裹式2.1随机森林2.2XGBoost重要性分析2.3SFS序列前向选择算法（SequentialForwardSelection）三、嵌入式3.1SVC

blankxxc·2023-06-10 08:43

python离群点检测_数据分析第五篇：离群点检测

确定离群点对于数据分析会带来不利的影响，比如，增大错误方差、影响预测和影响正态性。从散点图上可以直观地看到离群点，离群点是孤立的一个数据点；从分布上来看，离群点远离数据集中其他数据点。

weixin_39731782·2023-06-10 08:11

利用python进行抽样分布描述及实践

1、按照港口分类，使用python求出各类港口数据年龄、车票价格的统计量（均值、方差、标准差、变异系数等）。importpandasaspddf=pd.read_excel

Vicky_1ecd·2023-06-10 07:32

【数学基础】应用数理统计知识点

1.基本概念1.1研究随机现象的工具研究随机现象的工具{概率论：X∼F(x;θ)⇒{概率分布函数分布律或者密度函数期望或者方差…数理统计：X1X2⋮Xn}⇒X∼F(x;θ)研究随机现象的工具\begin

zadarmo_·2023-06-10 06:07

概率论：t检验

参考书目：《行为科学统计精要》（第八版）——弗雷德里克·J·格雷维特回顾知识点：假设检验假设检验的问题Z分数假设检验需要知道总体方差，但是现实情况下总体方差很难得到，t检验就是指用样本方差代替总体方差进行假设检验的方法对比

老萌同学·2023-06-10 05:14

图像加噪（高斯噪声和椒盐噪声）

高斯随机变量z的PDF由上式给出，其中z表示灰度值，u表示z的均值，σ表示z的方差。当z服从高斯分布时，其值有大约70%落在范围[(u-σ),(u+σ)]

JaxonChan·2023-06-10 05:59

Python统计学13——回归的多重共线性、异方差、自相关的检验

在基础统计学，或者是计量经济学里面，需要对回归问题进行一些违背经典假设的检验，例如多重共线性、异方差、自相关的检验。这些检验用stata，r，Eviews什么都很简单，但是用python很多人都不会。

阡之尘埃·2023-06-10 02:14

sklearn中的特征工程（过滤法、嵌入法和包装法）

目录编辑特征工程的第一步：理解业务Filter过滤法编辑方差过滤编辑-相关性过滤-卡方过滤-F检验-互信息法编辑嵌入法（Embedded）包装法（Wrapper）特征工程的第一步：理解业务如果特征比较少且容易理解

喜欢吃豆·2023-06-09 23:49

图像识别与处理学习笔记（三）形态学和图像分割

目录形态学（morphology)集合论的补充知识形态学处理方法膨胀腐蚀开运算闭运算击中击不中变换图像分割阈值分割直方图技术最小误差阈值选取最大方差阈值选取基于边缘的分割算法基于霍夫变换的分割区域分割区域生长法区域灰度差的相似区域灰度分布特性的相似区域分裂合并机器学习分割之前学习了空间域和频率域下的图像增强

贾saisai·2023-06-09 17:03

数字图像处理实验（六）|图像分割{阈值分割、直方图法、OTUS最大类间方差法(edge、im2dw、imfilter、imresize)、迭代阈值法、点检测}（附matlab实验代码和截图）

文章目录一、实验目的二、实验原理（一）阈值分割1.直方图法2.OTSU法（最大类间方差法）确定阈值3.迭代阈值法4.点检测（二）边缘检测三、实验内容（一）阈值分割1.直方图法2.OTSU法3．点检测3.

周末不下雨·2023-06-09 17:31

一文搞懂R(相关系数)与R^2(决定系数)

公式：公式解释：自变量X和因变量Y的协方差/标准差的乘积。协方差：两个变量变化是同方向的还是异方向的。X高Y也高，协方差就是正，相反，则是负。为什么要除标准差：标准化。

awk_bioinfo·2023-06-09 17:30

R2决定系数（Coefficient of Determination）

它表示模型能够解释数据方差的比例，通常用于比较不同模型的表现。假设有n个样本，真实值分别为y₁,y₂,……,yₙ，预测值分别为ŷ₁,ŷ₂,……,ŷₙ。

丰。。·2023-06-09 17:24

深度学习常用损失MSE、RMSE、MAE和MAPE

MSE均方差损失（MeanSquaredErrorLoss）MSE是深度学习任务中最常用的一种损失函数，也称为L2LossMSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全相同时为

zzz_979·2023-06-09 09:35

sklearn中的归一化方法StandardScaler中的fit、transform和fit_transform

sklearn.preprocessing.StandardScaler能够轻松的实现上述功能，得到的是一个均值为0，方差为1的正态分布的结果其中包含的方法有：fit(X[,y])Computethemeanandstdtobeusedfo

zzz_979·2023-06-09 09:04

二维gabor滤波器matlab,生成二维gabor滤波器的matlab代码

可能主要用于图像的纹理分析；%输入参数：sigmax——x方向的方差；%mu——x方向中心频率；mv——y方向中心频率；%输出参数：hp——二维离散gabor模板；%按照生理视觉的研究y方向标准差为x方向标准差的

行影旅行·2023-06-09 09:35

江上青花婉·2023-06-09 07:04

06 特征工程 - 特征选择

在选择模型的过程中，通常从两方面来选择特征：1、特征是否发散：如果一个特征不发散，比如方差接近于0，也就是说这样

白尔摩斯·2023-06-09 03:42

Alpha多样性指数求标准差及平均值

多样性指数求标准差及平均值现在使用高通量测序技术来对微生物群落来进行测序分析已经发展很多年了，在论文中经常有使用到Alpha多样性来对微生物群落进行组内差异分析，所以今天先来给大家介绍一下如何使用单因素方差来对

fafu生信小蘑菇·2023-06-09 02:08

基于均值方差最优化资产配置的模型特性

摘要及声明1：本文主要利用实际数据进行检验，从定量角度分析均值方差最优化的特性；2：本文主要为理念的讲解，模型也是笔者自建，文中假设与观点是基于笔者对模型及数据的一孔之见，若有不同见解欢迎随时留言交流；

Simon Cao·2023-06-09 01:11

降维常用方法SVD、PCA、CCA、NMF

PCA的算法流程对样本进行中心化小tip：对样本中心化之后的协方差数据的分析，

dearbobby·2023-06-09 00:08

Tensorflow 中优化器optimizer参数 adam认识

对梯度的一阶矩估计（FirstMomentEstimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（SecondMomentEstimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。

后知前觉·2023-06-08 23:19

结构方程模型（SEM）以及用R语言实现

目录结构方程模型概述结构方程模型匹配1.协方差SEM2.分段SEM在R语言中实现sem进行结构方程建模和路径图可视化–拓端tecdat结构方程模型是一个线性模型框架，它对潜变量同时进行回归方程建模。

suzybai的学习笔记·2023-06-08 22:26

机器学习 | 降维问题

目录一、主成分分析二、奇异值分解2.1奇异值分解原理2.2奇异值分解实践三、特征值与特征向量一、主成分分析主成分有如下特征：每个主成分是原变量的线性组合；各个主成分之间互不相关；主成分按照方差贡献率从大到小依次排列

天下弈星~·2023-06-08 19:53

【分布族谱】正态分布和二项分布的关系

正态分布N(μ,σ)N(\mu,\sigma)N(μ,σ)受到期望μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2的调

微小冷·2023-06-08 19:49

【分布族谱】卡方分布和F分布之间的关系

正态分布N(μ,σ)N(\mu,\sigma)N(μ,σ)受到期望μ\muμ和方差σ2\sig

微小冷·2023-06-08 16:25

数据预处理、数据工程 + 代码

并且一般解决了正态性问题的话，就可以解决异方差或者线性度的问题。而且很多模型假设数据服从正态分布后

noobiee·2023-06-08 15:32

【研究周报】第2周

2023.03.06～2023.03.11内容产出：我的个人主页1.论文阅读DreamingtoDistill:Data-freeKnowledgeTransferviaDeepInversion总结：本方法基于均值和方差

璐宝是我·2023-06-08 12:23

【分布族谱】正态分布和卡方分布的关系

正态分布N(μ,σ)N(\mu,\sigma)N(μ,σ)受到期望μ\muμ和方差σ2\sigma

微小冷·2023-06-08 11:01

递推法求样本方差和标准差

问题来源：《算法(第4版)》习题1.2.18#includeclassAccumulator{public:Accumulator(){m=0.0;s=0.0;n=0;}voidaddDataValue(doublex){n++;s=s+1.0*(n-1)/n*(x-m)*(x-m);m=m+(x-m)/n;}doublemean()//样本期望{returnm;}doublevar()//样本方

Ingsuifon·2023-06-08 08:32

pytorch-简单回归问题-手写数字识别

pytorch-简单回归问题-手写数字识别线性回归添加噪声简单例子分类问题引入-手写数字识别数据集训练推导手写数字识别1加载数据集编写网络训练网络计算正确率线性回归添加噪声使用均方差损失函数来衡量损失简单例子通过最小化损失函数

LuZhouShiLi·2023-06-08 07:25

南方人第一次来到北方是什么体验？

天气预报明明才十几度，跟南方差不多啊，怎么可能穿短袖呢？我还想带两件大棉袄大外套的，实在是行李太多放不下，临出发换成了轻一点的羊绒大衣，顺手抓了3片面膜，对我这个偶尔才敷一片的人来

林宸伊·2023-06-08 05:41

数据处理：归一化与标准化

归一化与标准化的相同点都能够处理特征值之间的差异性，避免特征值之间的度量不一致或者差异过大都可以提高模型的稳定性和准确性2归一化与标准化的异同点归一化和标准化的差异在于：归一化是将特征值缩放到0-1的范围内，而标准化是将数据按照均值为0、方差为

勇敢牛马不怕困难·2023-06-08 02:14

MP算法、OPM算法和SP算法对比分析

图1表示的是采样率对三种算法重构时间的影响图，图2表示的采样率对三种算法重构的均方差的影响图，图3表示的是信噪比对三种算法MSE的影像图：图1：采样率对三种算法重构时间的影响图由图1可知，采样率相同的情况下

骑着单车去流浪·2023-06-07 23:34

卡尔曼滤波与组合导航原理（七）平方根Kalman滤波：Potter平方根滤波、SVD分解滤波、UD分解滤波、平方根信息滤波SRIKF

文章目录一、平方根滤波基本形式二、Potter平方根滤波1、方差阵的量测更新2、方差阵的时间更新3、Potter平方根滤波流程4、向量量测情况下的方差阵量测更新三、奇异值（SVD）分解滤波1、时间更新方差方程的

李郑骁学导航·2023-06-07 21:21

头歌---数据挖掘算法原理与实践：数据预处理

在一个机器学习算法的目标函数里的很多元素所有特征都近似零均值，方差具有相同的阶。如果某个特征的方差的数量级大于其它的特征，那么，这个

liuyizeliuyize·2023-06-07 16:04

【Eviews】异方差的检验（图示检验法、white检验法、GQ检验法）与修正（加权最小二乘法）

异方差：模型中随机扰动项的方差随解释变量的变动而变动。

萝卜丝皮尔·2023-06-07 14:59

多元高斯分布的方差最大似然估计

多元高斯分布是指多维随机变量的联合概率密度函数服从高斯分布，通常用以下公式表示：p(x)=1(2π)d/2∣Σ∣1/2exp⁡(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))p(\boldsymbol{x})=\frac{1}{(2\pi)^{d/2}|\boldsymbol{\Sigma}|^{1/2}}\exp\left(-\frac{1}{2}(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\

东风笑西风·2023-06-07 14:45

改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化笔记

下面是笔记的索引：第一周：深度学习的实用层面1.1训练/开发/测试集1.2偏差/方差1.3机器学习基础1.4正则化1.5为什么正则化可以减少过拟合1.6dropout正则化1.7理

weixin_30650039·2023-06-07 13:04

机器学习——特征工程——对数转换、Box-Cox转换

如果你拓展了左尾的差异，减少了右尾的差异，结果将是方差恒定、形状对称的正态分布(无论均值大小如何)。我们以如下数据为例。biz_file=o

xia ge tou lia·2023-06-07 11:00

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