方差膨胀系数

多维高斯分布

多维高斯分布1.概率密度函数x为变量，均值与协方差矩阵为参数重点在于指数部分指数部分，可以看作，二者之间得马氏距离马氏距离两点间的马氏距离2.特征值分解对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特殊情况，p=
甚也不会·2023-06-07 10:11

吉林大学R语言

数组与矩阵数组与矩阵操作1.1.3数据框课件22.1数据存储2.2数据读取2.3编程基础2.4R语言绘图2.4.1散点图2.4.2柱状图2.4.3饼图2.4.4直方图2.4.5箱线图课件33.1描述性统计3.2相关系数和协方差
甚也不会·2023-06-07 10:40

【三维点云处理】PCA主成分析＋实践(一)

为了使第一台PC捕获最大的方差，我们旋转了我们的一对
点云兔子·2023-06-07 06:31

数学基础：函数求导、矩阵运算、方差

一、求导法则1.1基本初等函数1.2三角函数运算1.3指数和对数函数相关运算1.4隐函数求导1.5参数方程求导1.6幂指函数求导1.7复杂表达式函数求导1.8链式法则链式法则是微积分中复合函数的求导法则。复合函数，是指一个函数作为另一个函数的自变量。如f(x)=3x，g(z)=z+3，g(f(x))就是一个复合函数，并且g(f(x))=f(x)+3=3x+3链式法则(chainrule)：若m(x
十点半的毛毛雨·2023-06-07 03:55

数据分享|R语言逐步回归、方差分析anova电影市场调查问卷数据可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30680最近我们被客户要求撰写关于电影市场调查问卷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。这是一份有关消费者对电影市场看法及建议的调查报告，我们采取了问卷调查法，其中发放问卷256份，回收有效问卷200份（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据********）。我们对数据（查看文末了解数据免费获取方式）进行了基本分析,比如:相关性。还有基本图形、
·2023-06-07 00:58

数据分析面试必考的Python统计分析

本书的主线是围绕数据分析师所需要的统计学理论知识展开的，层层递进，依次为描述性分析、概率和概率分布、抽样推断与参数估计、假设检验、方差分析、卡方分析、回归模型、相关性分析、时间序列。
Python_金钱豹·2023-06-07 00:43

第十五届“华中杯”大学生数学建模挑战赛-C 题 空气质量预测与预警-思路解析

思路提要：首先需要对给出的数据进行基本的数据处理（数据读取与查看、空缺值填补、异常值剔除等），接着需要筛选与PM2.5浓度变化有关的因素，该题实质是特征工程（筛选），常用的方法有方差过滤、卡方检验、相关系数
lichensun·2023-06-07 00:45

第十四届蓝桥杯大赛软件赛省赛（C/C++ 大学A组）

蓝桥杯2023年省赛真题C/C++大学A组试题A:幸运数试题B:有奖问答试题C:平方差试题D:更小的数试题E:颜色平衡树试题F:买瓜试题G:网络稳定性试题H:异或和之和试题I:像素放置试题J:翻转硬币试题
肖有量·2023-06-06 21:35

结合实例，直观理解正态分布、卡方分布、t分布、F分布和对应的Z检验、卡方检验、t检验、F检验

1正态分布与Z检验1.1理论Z检验的目的是为了验证：已知一个总体服从均值，方差的正态分布，现在有一些样本，这些样本所代表的总体的均值是否为。
河北一帆·2023-04-21 18:49

统计数第三周——实践

涉及到知识点有如下：文件数据的导入:代码实现-1输出结果-11.众数众数-代码实现众数-输出结果2.中位数中位数-代码实现输出结果-中位数3.平均数代码实现-平均数输出结果-平均数4.方差、标准差代码实现输出结果
萌新产品小霸王·2023-04-21 15:26

风格迁移学习笔记

目录专有词解释：Gram矩阵：协方差矩阵：卷积：中心化与标准化：L-BFGS：图像先验+图像处理正则化：专有词解释：Gram矩阵：https://cloud.tencent.com/developer/
深夜的潜水艇·2023-04-21 13:00

PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析

1)数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示：▍表1三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%,2号组件权重为50%，3号组件权重为20%
TiAmo zhang·2023-04-21 13:37

R语言 描述性统计

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有计数、求和、平均值、方差、标准差等。
Terry_trans·2023-04-21 12:15

机器学习之集成算法

他们的思想都是基于Bootstraping（自助法），是一种有放回的抽样法，是一种非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。
superY25·2023-04-21 11:08

PCA敲级详细笔记

决策树中，用熵代表信息，而在PCA中，用方差来衡量信息。
于饼喵·2023-04-21 10:49

回归算法对比

岭回归在平房误差基础上增加正则项，通过确定的值来平衡偏差和方差。新的误差公式注：I为对角矩阵优点：可以解决特征数量>样本量多的过拟合问题；可以判断特征的重
Mr_Stark的小提莫·2023-04-21 10:39

【python】选择特征达成数据降维

VT——方差选择法首先计算每个特征的方差，对于未到阈值的方差特征做消除处理。
青木1909·2023-04-21 06:13

数据分析实战＜一＞脑电(EEG)分析

这两天需要对预实验的脑电进行一个分类，在这里记录一下流程脑电分析系列文章mne官网mne教程随机森林分类Python多因素方差分析文章目录1.脑电数据的处理1.1基本概念1.2实际处理1.3全部代码2.
天下一般·2023-04-21 06:19

深度学习部分面试题

softmax公式Softmaxloss公式，L1loss，L2loss，smoothL2loss公式Batchnorm更新哪些参数:减均值,除方差,乘aphpa,加betaRelu中梯度消失和梯度爆炸
andeyeluguo·2023-04-21 04:19

matlab中计算标准差std函数

标准差标准差（StandardDeviation）是离均差平方的算术平均数（即：方差）的算术平方根。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。
一只佳佳怪·2023-04-21 03:53

个人收藏夹

/p/5100018184双边滤波器函数代码如下：functionB=bfilter2(A,w,sigma)%A为给定图像，归一化到[0,1]的double矩阵%W为双边滤波器（核）的边长/2%定义域方差
weixin_39147178·2023-04-20 22:16

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧，基于方差放缩初始化方法。

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、
汀、人工智能·2023-04-20 19:09

论文学习18“Real-time image reconstruction for low-dose CT using deep convolutional generative adversa...

噪声CT图像可以定义为去噪后的图像加上噪声两部分：，假设图像各像素之间独立同分布，那么，作者定义了去噪后的图像和原始图像x之间的平方差为：所以第一个关于G
Carrie_Hou·2023-04-20 17:16

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（Warm Up、loss自适应衰减等），batch size调优技巧。

深度学习基础入门篇[六]：模型调优，学习率设置（WarmUp、loss自适应衰减等），batchsize调优技巧，基于方差放缩初始化方法。
·2023-04-20 15:34

R | 方差同质性检验（F-test）

F-test:检验两个正态随机变量的总体方差是否相等的一种假设检验方法。
尘世中一个迷途小书僮·2023-04-20 12:23

概率论笔记（六）一维正态分布/二维正态分布/多维正态分布

文章目录一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布一：一维正态分布二：二维正态分布/多维正态分布三：各向同性正态分布各向同性的高斯分布（球形高斯分布）指的是各个方向方差都一样的多维高斯分布
Studying_swz·2023-04-20 04:47

C语言实现Allan方差计算

Allan方差专有概念解释1.量化噪声量化噪声是一切量化操作所固有的噪声，只要进行数字量化编码采样，传感器输出的理想值与量化值之间就必然会存在微小的差别，量化噪声代表了传感器检测的最小分辨率水平。
十八与她·2023-04-20 04:59

利用Python实现图像的二值化

目录1、全局阈值法1.1主要函数：1.2全局阈值的代码实现1.3特点2、自适应阈值法2.1主要函数：2.2实现代码：2.3特点：3、OTSU二值化(最大类间方差法)3.1实现代码:3.2特点4、实例展示参考文献
日益崛起的小羊·2023-04-20 02:27

多项式回归，方差和偏差

前言在之前的学习中，已经详细了解了正则化线性回归，方差和偏差的相关内容，在这个练习中，将会用python实现正则化线性回归并用它来研究不同的方差与偏差模型的相关属性。
此间不留白·2023-04-19 18:36

时间序列平稳性检验方法汇总

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），看曲线不同时间段波动的频率[~紧凑程度]变
Pysamlam·2023-04-19 17:58

Amos26版本下载安装 SPSS Statistics 24软件包 详细安装流程

Amos24.0是SPSSStatistics24软件包中的独立产品，也是功能强大的结构方程（SEM）建模工具，它可以通过对包括回归、因子分析相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为您的理论研究提供更多的支持
m0_74945923·2023-04-19 16:02

婚姻中的门当户对－《人世间》所感

而找一个门当户对的婚姻是保证夫妻保持平等的前提，夫妻双方差能太大，婚姻也很难和谐和幸福。可能有人觉得我的观点有点片面，但是很多例子证明这是不变的事实。周秉昆找郑娟就是很好的结合，
鑫鑫看生活·2023-04-19 15:23

机器学习系列（二十四）——交叉验证与偏方差权衡

交叉验证CrossValidation前面我们学习了可以用测试数据集修正模型的过拟合现象，但是这样做其实是有一点问题的。每次我们用测试数据集来看模型的好坏，如果发现模型表现不好则取调整模型参数优化模型，我们相当于在针对这组测试数据集进行调参，这样最终得到的模型极有可能针对测试数据集过拟合的。测试集非常非常珍贵，它相当于模型遇到的全新数据，一个真正好的机器学习模型应该对全新数据拥有很好的预测能力，因
Ice_spring·2023-04-19 09:12

深度学习01—偏差、方差分解

1.偏差、方差分解如下笔记学习于李沐老师公开课：5.1方差和偏差【斯坦福21秋季：实用机器学习中文版】_哔哩哔哩_bilibili
Top Secret·2023-04-19 07:31

图像处理之图像特征及提取

(欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离)）；形状特征（几何形态分析（Blob分析）：矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述）；幅值特征（矩、投影）；直方图特征（统计特征）：均值、方差
OliverH-yishuihanq·2023-04-19 05:42

spring boot根据样本计算正态分布拟合数据

1思路前端传入对应的上限、下限以及数据样本，后端计算出对应的均值、方差，再根据上下限均分若干份（这里300等份），利用正态分布函数计算出对应的拟合函数值，返回前端渲染。
kangaroo.·2023-04-19 04:16

概率机器学习笔记

式2.49的解释:红框即为关键处，这是显而易见的期望，不过是条件方差的期望：该证明的作者：@MISC{16609,TITLE={Whatisthevarianceoftheweightedmixtureoftwogaussians
rush_mj·2023-04-19 03:09

学习曲线和验证曲线

学习曲线和验证曲线文章目录学习曲线和验证曲线学习曲线验证曲线误差曲线偏差、方差与模型复杂度的关系学习曲线学习曲线是在训练集大小不同时，通过绘制模型训练集和交叉验证集上的准确率来观察模型在新数据上的表现，
迷路爸爸180·2023-04-19 03:09

正态分布(Normal Distribution)

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ=0,σ=1时的正态分布是标准正态分布。
数产第一混子·2023-04-19 02:12

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。
·2023-04-19 01:44

R语言多元（多变量）GARCH ：GO-GARCH、BEKK、DCC-GARCH和CCC-GARCH模型和可视化|附代码数据

从Engle在1982发表自回归条件异方差(ARCH)模型的论文以来，金融时间序列数据的波动性就倍受关注。
·2023-04-19 01:10

自然语言处理NLP-计算机视觉CV-机器学习-深度学习

计算机视觉，computerversion，处理图像数据，图像领域的处理，图像像素，卷积，高斯核（参数只有一个方差），边缘检测，OpenCV库，
wxxka·2023-04-18 17:52

【一起啃书】西瓜书（一）

以及课后自己看书得到的感悟和记录视频学习笔记学习资源：b站李沐老师的论文精读《西瓜书》《南瓜书》《机器学习实战》《深度学习入门》公式推导：感性认识+参数+详细理论推导线性模型基本形式（简单）线性回归d个属性m个样本目标是学习规则学习的方式就是通过均方差
反科研pua所所长·2023-04-18 17:14

PCL_13---点云曲面重建

目的：使法线方向更准确，曲率特征方差更小。代码#include#include
桃子酱紫君·2023-04-18 16:57

Pytorch学习笔记五——net.train与net.eval

net.train()时，训练时每个min-batch时都会根据情况进行上述两个参数的相应调整net.eval()时，由于网络训练完毕后参数都是固定的，因此每个批次的均值和方差都是不变的，因此直接结算所有
深思海数_willschang·2023-04-18 14:19

统计学学习笔记三

4.2离散程度的度量分类数据：异众比率顺序数据：四分位差数值型数据：方差和标准差相对离散程度：离散系数描述样本数据离散程度的统计量主要有全距、四分位距、方差、标准差以及测度相对离散程度的离散系数等4.2.1
蔬菜院院长·2023-04-18 10:21

动手学深度学习第4.8章某公式推导

这个公式是在计算神经网络中某个隐藏层神经元的输出oio_ioi的期望值E[oi]E[o_i]E[oi]和方差Var[oi]\mathrm{Var}[o_i]Var[oi]。
我想要身体健康·2023-04-18 05:32

R -- 方差分析实战部分

术语速成部分单因素组间方差分析单因素组内分析双因素混合模型协方差分析和多元方差分析R中的aov函数需要注意的是car包的Anova()函数与标准anova()函数有细微区别，Anova()函数提供了类型
All_Will_Be_Fine噻·2023-04-18 03:05

基于耳部脑电的语音想象脑机接口系统

EEG协方差矩阵的黎曼切线空间投影被用作多层极限学习机分类器的输入特征。10名受试者参与了一项为期三天的六次
振翅雄鹰·2023-04-18 01:37

【AI绘图学习笔记】Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型

PyTorch代码详细解读由浅入深了解DiffusionModel文章目录回顾VAEDiffusionModel扩散过程forward逆扩散过程reverseDiffusion训练总结加速Diffusion采样和方差的选择
milu_ELK·2023-04-17 13:30
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